TY -的A2 -马丁内斯,胡安-帕布鲁盟——宋、Da联合国非盟,意甲Getu Tadele盟——黄Han-Jeong AU - Lim, Ki Moo PY - 2021 Da - 2021/03/16 TI -最优长度的心率变异性心室纤维性颤动预测数据和预测时间使用机器学习SP - 6663996六世- 2021 AB -心室颤动(VF)是心血管疾病死亡的主要原因之一,在世界范围内,根据世界卫生组织。心率变异性(HRV)是一种生物标记用于检测和预测危及生命的心律失常。提前预测VF的发生是重要的保存患者突然死亡。我们从七HRV提取特征数据长度预测VF之前九个不同预测的发生时间和观察到的预测精度。通过使用只有五个特性,一个人工神经网络分类器训练和验证基于10倍交叉验证。最大的预测精度88.18%和88.64%的观察HRV数据长度为10和20年代,分别在0的预测时间。最糟糕的预测精度是记录在一个HRV数据长度的70年代和80年代的预测时间。我们的研究结果表明,从附近的HRV信号提取的特征VF发病可能产生相对较高的VF预测精度。SN - 1748 - 670 - 2021/6663996 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2021/6663996——摩根富林明——计算和数学方法在医学PB - Hindawi KW - ER