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动脉硬化无创检测对于预防心血管事件具有重要意义。考虑到心电信号、脉搏波信号之间的耦合及与动脉硬化之间的内在关联, 心电信号的特征参数包括RR间期、QRS波宽度、T波幅度, 脉搏波信号特征参数包括峰值数、20%主波宽度、主波斜率、脉率及三个波峰的相对高度, 使用主成分分析方法对脉搏波特征数据降维后, 对样本是否为动脉硬化病例进行评价。将神经网络和模糊逻辑推理有机结合, 利用40组临床心电、脉搏波信号, 建立基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的动脉硬化评价模型。实验结果表明, 该模型可通过自学习实现动脉硬化的安全、无创检测。

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《基于心电、脉搏波信号的动脉硬化无创检测》

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