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申请/专利权人：浙江好络维医疗技术有限公司

摘要：一种基于统计特征的房颤识别方法，包括以下步骤：（1）输入心电数据，对心电数据进行滤波处理；（2）根据所述的标注后的心搏数据，计算心电RR间期数值特征；（3）根据所述的滑动窗口信息，获得一系列包含RR间期数据的滑动窗口；（4）根据上述一系列滑动窗口，从其中选取RR间期个数排名前三的滑动窗口，分别计算其中的一系列区间特征；（5）根据上述RR间期的数值特征以及区间特征，使用LightGBM算法训练房颤识别模型；（6）根据上述的房颤识别模型，选择性能优异的作为最终的分类模型。本发明能够准确快速的分析心电信号是否出现房颤症状，对于频发早搏、房性心动过速、房性早搏二联律等异常心搏可以做出准确的特征区分。

主权项：1.一种基于统计特征的房颤识别方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：（1）输入心电数据，对心电数据进行滤波处理，然后进行心搏定位检测并根据心搏定位计算RR间期，然后设定RR间期阈值范围，根据心电数据中RR间期的分布状况对心搏数据进行干扰波识别，根据干扰波识别结果以及心搏数据对所述数据进行标注；（2）根据标注后的心搏数据，计算心电RR间期数值特征，并根据这些统计数值设定滑动扫描窗口的信息；（3）根据所述心搏数据得到RR间期，计算所有RR间期的平均值，标准差数值特征；根据RR间期数据，把所有RR间期中的最小RR间期值定为滑动扫描窗口的起点，所有RR间期中最大RR间期值定为滑动扫描窗口的终点，RR间期的平均值的110作为滑动扫描窗口的宽度，扫描步长设为1，然后对所有的RR间期进行滑动扫描，得到每个滑动扫描窗口中的RR间期数据；（4）根据一系列滑动扫描窗口，从其中选取RR间期个数排名前三的滑动扫描窗口，三个区间内RR间期互不相交，然后根据所述的三个区间，分别计算其中的一系列区间特征；根据所述的每个窗口的RR间期数据，首先选取RR间期个数最多的窗口作为Window1，然后从剩余的滑动扫描窗口内选取RR间期个数最多的区间作为Window2，并且保证Window2与Window1内的RR间期序号不存在交集，依此方法选取出Window3；对于Window1、Window2或Window3，如果有多个相同个数的窗口存在，那么选取窗口内的RR间期标准差最小的一个窗口作为对应的Window1、Window2或Window3；（5）根据上述RR间期的数值特征以及区间特征，使用LightGBM算法训练房颤识别模型；（6）根据上述的房颤识别模型，将其应用于验证集的数据上，使用特异性和F1值评估模型的性能，选择性能优异的作为最终的分类模型。

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