室颤检测检测算法很多，最早关注的是TCI 算法。看看原始论文的 TCI 参数分布图：

 

 分布图上显示，VFVT 和 NSR 分离特性很好。但是这有一个前提，和选择的数据集有很大关系。

在看看下面一篇论文：

A simple time domain algorithm for the detection of ventricular fibrillation in electrocardiogram

TCI 的 分离特性是这样的：

 这就告诉我们， 数据集真的很重要，统计图也严重依赖数据集。

请看下图 AUC 曲线：

AUC 曲线的上升速度能看出 算法是否具有高灵敏度、高特异性。

从AUC 图看，TCSC 算法确实还是不错的算法。

另外，复杂度算法CPLX 也比TCI算法好。

值得注意的是： 数据混有大量噪声。所以另一个研究可以做：剔除干扰数据，保留干净数据（noise free） 在评测一下所有的算法。 就可以知道那些算法对噪声敏感。 原文提出，复杂度算法对噪声敏感。