期刊简介
本杂志是心血管学领域新兴学科的专业性学术期刊，在国内心血管心律失常方面具有重大影响和享有较高的学术权威。面向广大的医务人员，特别是心血管专业的医务工作者，介绍心脏起搏、心电生理、心律失常学科的国内外重要进展，以及新的诊疗技术、防治经验等。多次荣获国家及湖北省优秀期刊，影响因子排序在同类期刊中名列前茅。
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首页>中国心脏起搏与心电生理杂志
- 杂志名称：中国心脏起搏与心电生理杂志
- 主管单位：中国科学技术协会
- 主办单位：中国生物医学工程学会 武汉大学人民医院
- 国际刊号：1007-2659
- 国内刊号：42-1421/R
- 出版周期：
期刊荣誉：1997年获第二届全国优秀科技期刊期刊收录：
基于动态心电的支持向量机模型对心肌梗死后心脏性死亡的预警研究
尹蕾蕾；宋涛；张英涛；王秀杰；承恒达；曲秀芬
关键词：心血管病学, 心脏性死亡, 急性心肌梗死, 支持向量机, 心率变异性
摘要：目的 探讨基于动态心电指标建立的支持向量机(SVM)模型对急性心肌梗死(AMI)后心脏性死亡的预警作用.方法 入选2009年1～12月住院的AMI患者226例,入院一周记录动态心电图并获取心率变异性(HRV)、心率减速力(DC)和心率加速力(AC)等心电指标.建立基于这些心电指标特征的SVM模型,依据随访结果进行机器学习及分类研究.其分类结果与左室射血分数(LVEF)、R-R间期标准差(SDNN)和DC进行比较分析.采用受试者操作特征曲线下面积(AUC)来评价各指标的预警能力,并进行多因素Logistic回归分析.结果 后共208例纳入分析,其中男性150例,女性58例,平均年龄60岁.在平均随访28个月期间内,12例发生心脏性死亡.通过特征选择建立了三个优SVM模型:A、5维特征(5种HRV时域指标);B、6维特征(4种HRV时域指标+DC+AC);C、8维特征(5种HRV时域指标+DC+AC+平均心率).三个模型的AUC值分别为0.890、0.888和0.858,明显高于LVEF、SDNN和DC的0.742(P＜0.01)、0.793 (P＜0.05)和0.740(P＜0.01).多因素逐步Logistic回归分析结果显示,在校正了临床及心电变量后,5维特征SVM模型的比值比(OR)为30.291(3.664～250.424).结论 基于动态心电指标建立的SVM模型对AMI后发生的心脏性死亡有较好的预警作用,其预测能力优于传统预警工具LVEF、SDNN和DC.
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