Yi Qi Yi Biao Xue Bao/Chinese Journal of Scientific Instrument, 33(4), 808–815p. (2012)

Predicting recrudescence of atrial fibrillation based on recurrence complex network

B. Bai, Y. Wang, C. Yang

Forecast based on a recursive complex network of atrial fibrillation recurrence after first recurrence of atrial fibrillation before the dog epicardium signal through animal experiments, epicardial signals into a recursive network, extract the network average, the cluster coefficient and fourth-order parameters of the node motif, using the support vector machine to predict the severity of atrial fibrillation whether relapse and recurrence of canine epicardial signal data to evaluate the prediction accuracy rate of recurrence of atrial fibrillation, including A data (no recurrence), B (relapse type of paroxysmal atrial fibrillation) and C (relapse type of permanent AF) and recursive analysis methods based on recursive thinking quantitative experimental results show that: the method to predict sensitivity, specificity, and accuracy rate of recurrence of atrial fibrillation, respectively, 86.79%, 93.36% and 91.14%, higher than the results of recurrence quantification analysis. visible, this method has the ability to predict recurrence of atrial fibrillation and recurrent severity, radiofrequency ablation of post-operative monitoring of important clinical significance.

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