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白宝丹

作品数：2 被引量：4H指数：1
供职机构：复旦大学信息科学与工程学院电子工程系更多>>
发文基金：上海市卫生系统百名跨世纪优秀学科带头人培养计划国家自然科学基金更多>>
相关领域：医药卫生理学更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇医药卫生
  • 1篇理学

主题

  • 2篇术后
  • 2篇术后监测
  • 1篇时间序列
  • 1篇时间序列分析
  • 1篇网络
  • 1篇模式识别
  • 1篇房颤
  • 1篇复杂网
  • 1篇复杂网络

机构

  • 2篇复旦大学

作者

  • 2篇白宝丹
  • 1篇汪源源
  • 1篇杨翠微

传媒

  • 1篇仪器仪表学报

年份

  • 2篇2012
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于递归复杂网络的房颤术后监测被引量：3
2012年
提出了基于递归复杂网络预测房颤术后复发的方法。先通过动物实验得到房颤复发前的犬心外膜信号,将心外膜信号转换为递归网络,提取网络的平均度、聚群系数和四阶节点模体的参数,采用支撑向量机来预测房颤是否复发及复发的严重程度。采用由犬心外膜信号组成的数据来评价该方法预测房颤复发的准确率,数据包括A(不会复发)、B(复发类型为阵发性房颤)和C(复发类型为永久性房颤)3类。同时研究了基于递归思想的定量递归分析方法。实验结果表明:该方法预测房颤复发的敏感性、特异性和准确率分别达到86.79%9、3.36%和91.14%,均高于定量递归分析方法的结果。可见,该方法具有预测房颤复发及复发严重程度的能力,对射频消融手术后监测有重要的临床意义。
白宝丹汪源源杨翠微
关键词：房颤术后监测
基于递归复杂网络的房颤预测分析方法研究
心房颤动(Atrial fibrillation-AF，简称房颤)是临床最常见的一种房性心率失常，不仅影响患者的生活质量，严重的会引起脑卒中、心力衰竭等恶性疾病。在通常人群中房颤的发病率为0.4％到1％，在60岁以上人群...
白宝丹
关键词：术后监测复杂网络模式识别时间序列分析
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共1页<1>
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