QRS形状特徴を分析することによって自動化されたECGパターン分類の評価と改善のための数学モデル方法を提示します。
ECGパターンの自動分類は、波形特徴の慎重な選択によって促進されます。本論文では、QRSコンプレックスの形状を説明する特徴の性質を評価する方法を示しています。ほぼ似ているコンプレックスのクラスに対する特徴空間内の距離を調べることによって、調査中の特徴によって十分に説明されていない形状遷移を特定することが容易になります。方法に必要な連続的な波形の範囲を得るために、QRSコンプレックスをシミュレートする数学モデルが使用されます。
Sörnmo et al. (Thu,) はこの質問を研究しました。
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