Entwicklung von Methoden zur Echtzeitanalyse von EKG ... - FZI

Tabelle D.1: Leistungsfähigkeit verschiedener VF-Detektionsalgorithmen (SE = Sensitivität,
SP = Spezifität, PP = pos. Prädiktivität, AC = Accuracy)
Methode Testdatenbank
SE [%] SP[%] AC[%] Anmerkungen
[ATU03] MITDB, 33.1 99.8 - Test von [KD78]
CUDB
mit Standard-
Datenbanken.
FFT [NBB + 88] AHA, u.a. 100 97.2 - Vollständig
beschriebener
Algorithmus.
FFT [CMC93] eigene 80 60 - Test von
[BRCM89] mit
Daten von
Intensivmonitoren.
[Jek00] AHADB, 79 93 - Test von
MIT VFDB,
[BRCM89] mit
CUDB
161 Episoden
(71 NSR, 90
VF).
[ATU03] MITDB, 29.6 100 - Test von
CUDB
[BRCM89] mit
Standard-
Datenbanken.
DE [CC96] MITDB - - 98 Ergebnis für
VF.
- - 96 Ergebnis für
VT.
CKD [MRRIVC99] MIT VFDB, 100 100 100 VF vs. NSR
getestet.
CUDB, eige- 97.17 98.37 97.82 NSR vs. VT
ne
getestet.
CWD [MRRIVC99] MIT VFDB, 98.11 98.31 98.21 VF vs. NSR
getestet.
CUDB, eige- 100 100 100 NSR vs. VT
ne
getestet.
WT [MRLSM + 98] Auszüge aus 95.2 92.8 94.1 VT/VF vs.
AHA,MIT,
nicht-defibrilla-
u.a.
tionspflichtig
IF [BDL04] CUDB,
QTDB
- - -
Fuzzy [SHHK98] eigene - - - Studie mit
intrakardialen
EKGs
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