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利用PPG信号和可穿戴设备进行房颤筛查

DOI：10.1109/TIE.2018.2889614 期刊：IEEE Transactions on Industrial Electronics 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 心血管疾病是全球死亡的主要原因。心房颤动（AF）是最常见的心律失常类型。由于其高发率和相关风险，早期检测AF是世界各地卫生系统的重要目标。对医疗援助需求的不断增长意味着费用的增加，这可以通过实施基于可穿戴设备的动态监测技术来限制，从而减少需要在医院观察的人数。在这种情况下，主要挑战之一与需要分析的大量患者数据有关，这表明使用计算智能技术的适当性。从数据中提取的特征的选择对于任何心律分类器在这方面提供良好结果起着关键作用。本文证明，通过从光电容积描记信号中提取数量极少且相对简单的特征，可以实现AF的准确检测，从而使此类目的能在长时间内使用经济实惠的可穿戴设备（处理和数据存储资源有限）成为可能。这一事实已通过使用医学监督下真实患者数据的实验得到验证。
作者： Chengming Yang，César Veiga，Juan J. Rodríguez-Andina，José Fari?a，Andrés I?iguez，Shen Yin
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为了证明利用光电容积描记信号中少量简单特征实现房颤准确检测的可行性，从而支持通过可穿戴设备进行经济实惠的动态监测。

研究成果

该论文得出结论：通过小波变换（特别是采用Haar小波和10秒时间窗）从PPG信号中提取少量简单特征（如基于能量、方差和对比度的特征），即可实现准确的房颤检测。该方法支持使用经济实惠的可穿戴设备进行长期动态监测，在数据存储需求和处理效率方面优于现有方案。经真实患者数据验证，该方案分类准确率较高（部分案例超过90%），适用于大规模筛查。

研究不足

该研究的局限性在于特定患者队列（11名患者，75%为男性，年龄63±12岁）、运动伪影可能导致的信号质量问题，以及仅关注房颤和正常窦性心律。该方法可能不适用于所有人群或其他心律失常?？纱┐魃璞冈诖砟芰褪荽娲⒎矫娲嬖谙拗?，仍有进一步优化的空间。

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