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神经网络智能诊断系统在心室流出道室性期前收缩定位诊断中的开发和应用
文献摘要：
目的 探讨神经网络智能诊断系统在心室流出道室性期前收缩定位诊断中的开发和应用.方法 选取湖州市第一人民医院2018年1月至2020年12月就诊的4 398例患者为研究对象,利用北京谷山丰心电网络工作站采集实时传输标准心室流出道室性期前收缩常规12导联心电图数据4 398份并开发神经网络智能诊断系统,评价其F1值、灵敏度、特异度、阴性预测值和阳性预测值.选取本院2017年1月至2021年1月经射频导管消融证实为心室流出道室性期前收缩300例进行临床应用测试,比较神经网络智能诊断系统与人工诊断对心室流出道室性期前收缩定位诊断符合率.结果 神经网络智能诊断系统在心室流出道室性期前收缩定位诊断中,总的F1值为0.809,多标签均值阴性预测值为0.780,多标签均值阳性预测值为0.820;标签阈值以最优F1值作为调整标准,整体更偏向于阴性预测值,可有效降低漏诊率.神经网络智能诊断系统与人工诊断对心室流出道室性期前收缩定位诊断符合率比较,差异均无统计学意义(均P＞0.05).结论 基于深度学习开发的神经网络智能诊断系统在心室流出道室性期前收缩定位诊断中具有重要应用价值,有助于室性期前收缩的快速定位分型.
文献关键词：
心电图;智能诊断系统;心室流出道;室性期前收缩;定位;深度神经网络
中图分类号：
作者姓名：
李芳;罗玉寅;王萍;诸帆
作者机构：
313000 湖州市第一人民医院心血管介入诊疗中心
文献出处：
引用格式：
[1]李芳;罗玉寅;王萍;诸帆-.神经网络智能诊断系统在心室流出道室性期前收缩定位诊断中的开发和应用)[J].心电与循环,2022(03):275-278
A类：
京谷,丰心
B类：
网络智能,智能诊断系统,心室流出道,室性期前收缩,定位诊断,湖州市,心电网络,网络工作,工作站,实时传输,准心,心电图,图数据,发神经,阴性预测值,阳性预测值,本院,月经,射频导管消融,应用测试,诊断符合率,多标签,漏诊率,重要应用,快速定位,深度神经网络
AB值：
0.147415
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