%0 Journal Article
%T 应用遗传算法优化神经网络的致死性心电节律辨识算法研究
%A 吴太虎
%A 张广
%A 李良喆
%A 王春晨
%A 詹宁波
%A 陈锋
%A 韦婧
%A 顾彪
%J -
%D 2017
%R doi:10.7507/1001-5515.201612066
%X 致死性心电节律的辨识和分类是自动体外除颤仪的关键任务。本文对已存在的心电节律辨识算法提取出的 21 个特征值进行了回顾性研究，并基于这些特征值构建了一个遗传算法优化的反向传播神经网络。以数据库提供的 1 343 例心电信号样本用于实验。实验结果表明，本文构建的神经网络在对窦性节律、心室颤动、室性心动过速、心脏停搏 4 类心电信号的辨识分类上有很好的表现，在测试集上的平衡准确性高达 99.06%；相较已存在的算法，辨识性能更好。将该算法应用在自动体外除颤仪上，将进一步提高除颤前节律分析的可靠性，最终提高心脏骤停的存活率
%K 心脏骤停
%K 自动体外除颤仪
%K 遗传算法
%K 反向传播神经网络
%U http://www.biomedeng.cn:80/article/10.7507/1001-5515.201612066