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本发明公开了一种用Apriori算法识别短期单导联心电图心房颤动的方法，具体采用了一种基于Apriori算法的数据挖掘算法，用来从短期单导联心电图中识别房颤。本发明提出的算法基于Bin等人提出的37个特征，利用数据挖掘的思想，进行与房颤强关联的重要特征的筛选，用关联规则识别房颤，不仅提高了识别精度，而且为临床医师的房颤检测提供了客观的参考。在来自2017 PhysioNet/CinC Challenge数据集上采用10交叉进行了实验，数据库中共包含8528组心电数据，在识别房颤类别的F1平均分数约为0.94，而Bin等人的算法中，房颤类别的F1平均分数约为0.78，可以证明本文算法的有效性。
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