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基于AR模型和支持向量机的急性低血压预测
引用本文:王志刚,赖丽娟,熊冬生,吴效明. 基于AR模型和支持向量机的急性低血压预测[J]. 中国生物医学工程学报, 2011, 30(2). DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2011.02.013
作者姓名:王志刚  赖丽娟  熊冬生  吴效明
作者单位:华南理工大学生物医学工程系,广州,510006
基金项目:广东省科技计划项目(2009B030801004)
摘    要:ICU中,急性低血压的发生严重威胁着患者的生命安全,临床上对其预测性判断主要依靠医生经验。为实现急性低血压预测,利用PhsioNet的MIMIC II数据库ICU监护中的患者临床记录,对发生与未发生急性低血压两者间的平均动脉压信号进行AR模型的功率谱估计,运用医学信息学理论,选取功率谱幅度的中位数、平均值、最大值、标准偏差和极差用于支持向量机分类预测器的学习和训练,建立分类预测模型。预测模型对测试集进行分类预测,得到预测正确率为87.5%,表明相对于直接提取患者平均动脉压信号的统计特征参数作为预测特征,本方法具有更好的预测效果,有利于实现急性低血压提前预测。

关 键 词:急性低血压  AR模型  功率谱  支持向量机  预测  

Prediction for Acute Hypotensive Episodes Based on AR Model and Support Vector Machine
WANG Zhi-Gang,LAI Li-Juan,XIONG Dong-Sheng,WU Xiao-Ming. Prediction for Acute Hypotensive Episodes Based on AR Model and Support Vector Machine[J]. Chinese Journal of Biomedical Engineering, 2011, 30(2). DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2011.02.013
Authors:WANG Zhi-Gang  LAI Li-Juan  XIONG Dong-Sheng  WU Xiao-Ming
Affiliation:WANG Zhi-Gang LAI Li-Juan XIONG Dong-Sheng WU Xiao-Ming(Department of Biomedical Engineering,South China University of Technology,Guangzhou 510006,China)
Abstract:The occurrence of acute hypotensive episodes(AHE) in intensive care units(ICU) seriously endanger the lives of patients,and mainly depended on diagnosis in advance by experienced doctor.Based on the records of patients in ICU from the MIMIC II dataset in Physionet,this article aims to predict AHE occurrence and applys the theory of medical informatics to achieve the prediction of occurrence of AHE.The proposed approach obtains the power spectrum estimation according to the mean arterial blood pressure betwe...
Keywords:acute hypotensive episode  AR model  power spectrum  SVM  prediction  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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