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急性下壁心肌梗死是一种病发急、进展快、致死率高的心脏疾病,该文提出一种新颖的基于形态特征提取的BiLSTM神经网络分类的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法,可大幅度提高医生对急性下壁心肌梗死疾病的诊断效率并有助于及时确诊.算法包括:对胸痛中心数据库心拍信号进行降噪及心拍分割;根据临床心内科医学诊断指南提取了12导联波形距离特征和分导联波形幅值特征;依据提取的特征搭建LSTM与BiLSTM神经网络进行心拍的分类识别;使用PTB公开数据库和胸痛中心数据库多临床中心进行交叉验证.实验结果表明,加入胸痛中心真实临床数据后,基于形态特征提取BiLSTM神经网络的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法准确率达到99.72%,精度达到99.53%,灵敏度达到100.00%,同时F1-Score达到99.76.该算法比其他现有算法准确率提高至少1%,该项研究具有非常重要的临床应用价值. 相似文献
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Shuhai Liu Ming Han Xiaolong Feng Qiuhong Yu Long Gu Longfei Wang Yong Qin Zhong Lin Wang 《Advanced functional materials》2021,31(17):2010339
Utilizing inner-crystal piezoelectric polarization charges to control carrier transport across a metal-semiconductor or semiconductor–semiconductor interface, piezotronic effect has great potential applications in smart micro/nano-electromechanical system (MEMS/NEMS), human-machine interfacing, and nanorobotics. However, current research on piezotronics has mainly focused on systems with only one or rather limited interfaces. Here, the statistical piezotronic effect is reported in ZnO bulk composited of nanoplatelets, of which the strain/stress-induced piezo-potential at the crystals’ interfaces can effectively gate the electrical transport of ZnO bulk. It is a statistical phenomenon of piezotronic modification of large numbers of interfaces, and the crystal orientation of inner ZnO nanoplatelets strongly influence the transport property of ZnO bulk. With optimum preferred orientation of ZnO nanoplatelets, the bulk exhibits an increased conductivity with decreasing stress at a high pressure range of 200–400 MPa, which has not been observed previously in bulk. A maximum sensitivity of 1.149 µS m−1 MPa−1 and a corresponding gauge factor of 467–589 have been achieved. As a statistical phenomenon of many piezotronic interfaces modulation, the proposed statistical piezotronic effect extends the connotation of piezotronics and promotes its practical applications in intelligent sensing. 相似文献
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