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An algorithm based on ECG signal for sleep apnea syndrome detection / 生物医学工程学杂志
Journal of Biomedical Engineering ; (6): 999-1002, 2013.
Artigo em Chinês | WPRIM | ID: wpr-352125
ABSTRACT
The diagnosis of sleep apnea syndrome (SAS) has a significant importance in clinic for preventing diseases of hypertention, coronary heart disease, arrhythmia and cerebrovascular disorder, etc. This study presents a novel method for SAS detection based on single-channel electrocardiogram (ECG) signal. The method preprocessed ECG and detected QRS waves to get RR signal and ECG-derived respiratory (EDR) signal. Then 40 time- and spectral-domain features were extracted to normalize the signals. After that support vector machine (SVM) was used to classify the signals as "apnea" or "normal". Finally, the performance of the method was evaluated by the MIT-BIH Apnea-ECG database, and an accuracy of 95% in train sets and an accuracy of 88% in test sets were achieved.
Assuntos
Texto completo: DisponíveL Índice: WPRIM (Pacífico Ocidental) Assunto principal: Síndromes da Apneia do Sono / Algoritmos / Processamento de Sinais Assistido por Computador / Diagnóstico / Eletrocardiografia / Máquina de Vetores de Suporte / Métodos Tipo de estudo: Estudo diagnóstico / Estudo prognóstico Limite: Humanos Idioma: Chinês Revista: Journal of Biomedical Engineering Ano de publicação: 2013 Tipo de documento: Artigo

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