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paf预测中的机器学习评估

摘要

本文将支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)作为两种机器学习工具，用于阵发性心房颤动(PAF)预测中正常/ PAF对象的分类问题。PAF是一种真正威胁生命的疾病，它是不规则和反复的心房去极化的结果。利用PAF预测挑战数据库(afpdb)，将PAF前30 min分为6个时段，每个时段5 min。利用支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)对每个时间段的分类结果进行分析。比较了两种分类器的灵敏度、特异性、阳性预测能力和准确度。结果表明，SVM分类器的预测精度略高于人工神经网络。这两个分类器实现了与文献中相同领域的结果相当的显著结果

Ashraf Anwar, Ghoniemy说

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