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【中文期刊】 苏良波 彭宏 等 《中国数字医学》 2024年19卷6期 96-100页ISTIC
【摘要】 目的:基于卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)相结合的方法在心电信号数据集上训练深度学习模型,实现对心电信号的高效分类.方法:提出CNN+BiLSTM模型实现心电信号数据集分类,采用CNN对心电信号进行初步特征提取;通...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 林楠 唐凯鹏 等 《郑州大学学报（工学版）》 2024年45卷5期 61-68页
【摘要】 临床采集到的标准 12 导联心电图常含有噪声,影响了心电信号分类结果的准确度,为此提出了一种基于双阶段特征提取网络的心电图(ECG)降噪分类算法.首先,在空间特征提取阶段,由深度耦合软阈值化去噪方法的残差收缩网络从输入的 12 导联标准心电...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 蒋思清 陈潇俊 等 《计算机与现代化》 2023年1期 81-87页
【摘要】 心血管疾病已成为威胁人类生命健康的主要疾病之一.心电图是临床上常见的诊断心律失常的重要方法并被广泛用于监测心脏病患者的健康状况.由于现有的医疗资源匮乏,使用人工智能的方法来分析和诊断从而克服这些局限性的需求愈加迫切,在临床中使用自动检测和分...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【摘要】 心电信号采集及心电图系统的设计是关键,系统本身完成了软硬件开发以及心电信号的采集等.实验结果的分类采集和处理很重要,心电信号数据采集以及传输的过程中需要做好单片机的硬件心电采集工作.本次研究中对心电信号采集及心电图分类识别概况进行分析.
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张英 党艳 等 《中国循证儿科杂志》 2024年19卷6期 464-468页ISTICPKUCSCD
【摘要】 背景 传统的心电图(ECG)诊断方法受主观因素和经验影响较大,且ECG信号采集过程中难免会受到各种噪声干扰.近年来,基于人工智能对ECG信号进行诊断已成为研究热点.目的 探讨基于变分模态分解(VMD)和深度学习融合的ECG信号分类诊断的可行...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 郭宇昊 王大为 《电脑与电信》 2024年7期 8-12页
【摘要】 心律失常是引起心肌梗塞、突发性心脏死亡等严重疾病的重要原因,常借助心电图进行早期诊断.然而,传统的心电信号分类方法有着复杂的特征提取任务,计算量大、费时费力.为此通过在经典卷积神经网络的基础上加入Dropout层,设计了一种改进的卷积神经网...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 唐慧 孙文越 等 《黑龙江科学》 2024年15卷22期 12-16页
【摘要】 基于深度神经网络中的残差神经网络模型架构对PhysioBank数据库上下载的心电图记录进行自适应分类,检测出表现为心房颤动的异常心电信号.结果表明,更深层次的神经网络可以实现更好的分类性能,本实验的网络模型具有心电信号检测房颤的能力,可作为...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 秦默然 李宙童 等 《中国医学物理学杂志》 2023年40卷1期 87-94页ISTICCSCD
【摘要】 本文提出了一种基于卷积网络的心电信号分类算法,设计了空洞卷积池化金字塔模块,通过不同尺寸的空洞卷积提取信息,再将各通道的信息聚合,在增强网络的特征提取能力的同时可以降低参数量.本文聚焦于窦性心律、房性早搏、心动过速以及心动过缓4种分类,使用...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 韩昕哲 尚莉伽 等 《计算机应用与软件》 2023年40卷1期 117-121,233页
【摘要】 针对心电信号分类中的无监督域适应问题,提出一种域适应分类模型MMD-Net.将源数据和目标数据映射至再生希尔伯特空间(Reproducing Kernel Hilbert Space,RKHS),使用最大均值差异(Maximum Mean ...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李鸿强 吴非凡 等 《天津工业大学学报》 2022年41卷5期 65-72页
【摘要】 针对不同类型心电(electrocardiogram,ECG)信号分类的不足,提出了一种基于改进深度残差网络(Resnet)的分类方法.首先对心电数据做可视化处理,使用格拉姆角场(Gramian angular fields,GAF)将一维...
【关键词】 心电(ECG)信号分类；残差网络(Resnet)；格拉姆角场(GAF)；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张明瑞 罗靖 等 《湖北工业大学学报》 2022年37卷4期 19-23页
【摘要】 心房颤动(AF)是一种最为常见的心功能紊乱心脏病,为提高房颤的识别效率和准确率,提出了一种基于卷积神经网络的心电信号分类模型.首先采用双中值滤波器对输入心电信号进行预处理,去除基线漂移;而后提出基于卷积神经网络的R波检测器,其对MIT-BI...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【学位论文】 作者：刘俊晖 导师：田岚 舒明雷 山东大学 电子科学与技术 电子科学与技术（硕士） 2023年
【摘要】 心血管疾病对人类生命健康安全的威胁日益严重，患病人数呈增加趋势。早期发现和及时治疗心血管疾病一直是医学领域的研究重点。心电图作为心血管疾病检测诊断的主要工具，其分析解释对医生的能力和专业水平有很高的要求，并且心电图数据的繁多增加了医生诊断心...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【学位论文】 作者：袁成成 导师：杨飞 安徽医科大学 其他 电子信息（硕士） 2023年
【摘要】 心血管疾病的诊疗如今已经成为威胁人类健康的一大难题，由于该疾病具有潜伏周期久、患病周期长等特点，获得精准而有效的早期诊断对于患者来说至关重要。在目前的医疗环境下，依靠医生的人工诊断耗时长，成本高，已经难以满足患者们与日俱增的就诊需求，因此，...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【学位论文】 作者：许洋洋 导师：夏懿 安徽大学 控制科学与工程 控制科学与工程；控制理论与控制工程（硕士） 2023年
【摘要】 近年来，随着科技的不断进步，利用计算机辅助诊断(Computeraideddiagnosis,CAD)技术来帮助执业医师进行更准确的评价诊断越来越得到重视。同时随着人工智能技术的快速发展，CAD技术的诊断效果得到了长足提高。深度学习是人工智...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【学位论文】 作者：肖尔达 导师：李芬兰 汕头大学 信息与通信工程 电子与通信工程（硕士） 2022年
【摘要】 心血管疾病是人类健康的头号公敌，已成为世界上备受重视的公共卫生问题，其患病率和致死率逐年攀升。虽然心血管疾病医疗的检测技术更新换代，但心电图(ECG)由于具有快速、无创和可靠的特点，仍然是临床上辅助诊断心血管疾病的重要工具。作为人群中常见的...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【学位论文】 作者：于雁 导师：邱磊 青岛大学 控制科学与工程 控制工程（硕士） 2022年
【摘要】 心电信号是心脏电活动的表象，若突然发生心脏类疾病，心电图就会出现异常，需要及时准确地诊断出心律失常类别。由于采集心电信号时会产生高低频噪声，同时心律失常类别较多，仅依靠临床医生观察心电图来诊断心律失常不仅费时费力，还容易产生主观性错误，降低...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【学位论文】 作者：束伟伟 导师：彭向东 江西财经大学 信息与通信工程 电子与通信工程（硕士） 2020年
【摘要】 心血管疾病是威胁人类健康的第一大杀手。由于心血管疾病具有突发性和高危险性，因此对患者的心电信号进行实时动态监测显得尤为重要。计算机辅助心电信号自动分类是解决该问题的有效方案，但现有的分类算法在特征提取能力、处理数据不平衡问题以及分类识别准确...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【学位论文】 作者：高宁化 导师：王姮 西南科技大学 控制科学与工程 控制科学与工程（硕士） 2019年
【摘要】 心电信号是人体心脏健康状况的直接反映，同时也是医生作心脏疾病诊断时的重要依据。随着医院存储数据越来越丰富以及人工智能算法在医学上的应用，基于心电信号的自动分析诊断技术已有大量研究，但是目前的疾病正确诊断率不高，仅作为医生诊断参考之用。因此，...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【学位论文】 作者：郭祥迁 导师：荣盘祥 黑龙江大学 控制科学与工程 检测技术与自动化装置（硕士） 2018年
【摘要】
睡眠分期是依据睡眠过程中的生理规律，对睡眠阶段进行划分的过程。精确的分期可以为睡眠质量评估和相关疾病诊断提供可靠的技术支持。
早期睡眠分期工作由人工完成，主观性较强且分期效率较低。近年出现的自动睡眠分期技术，虽然在很大程度上解决了...
- 概要：
- 方法：
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【学位论文】 作者：廖智 导师：王毅 湘潭大学 软件工程 软件工程（硕士） 2017年
【摘要】 近些年来，随着科技的发展，人们生活节奏逐渐加快，致使工作生活的压力也逐渐变大，长期压力的积累会对身体健康产生严重危害。而随着认知神经学和心理学研究的不断进步，揭示出可以通过调节大脑活动状态的方法来帮助人们及时调节自身生理状态，这类方法的研究...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【学位论文】 作者：廖婉月 导师：吕卫 国狄非 天津大学 信息与通信工程 电子与通信工程（硕士） 2017年
【摘要】 近年来，经济的快速发展导致人们生活节奏不断加快。日益增大的生活压力，生活方式不规律，导致心脏病的发病率急剧上升，向年轻化发展，心脏病成为人类健康的重大威胁。几乎所有心脏病病发都会伴随着心律失常现象，因此对心律失常的实时监测和识别可以帮助人们...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【学位论文】 作者：赵毅 导师：赵菊敏 太原理工大学 信息与通信工程 信息与通信工程（硕士） 2015年
【摘要】 心脏是身体重要的器官，自从人类开始探测心电信号，心电图就成为了衡量及检测心脏是否健康的手段。心电学的研究和计算机的发展使心电信号的自动识别分类技术在近些年来一直在被作为重要课题所研究。本文结合小波变换与神经网络，对心电信号自动分类识别做了进...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【学位论文】 作者：闫永强 导师：莫智文 四川师范大学 数学 应用数学（硕士） 2010年
【摘要】 本文研究了基于粗糙集与支持向量机的心电信号分类。首先提到了心电信号的基础知识和粗糙集的基本理论和应用状况，然后以统计学习理论为基础介绍了支持向量机的基本理论及其应用状况，最后提出了加权二叉树多类支持向量机分类模型。本文以MIT-BIH中Ar...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 龚玉晓 高淑萍 《中国生物医学工程学报》 2024年43卷3期 295-305页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 心电信号分类是医疗保健领域的重要研究内容.心电信号数据是类不平衡数据,不同类别的心律失常依赖于心电图的长期变化特征,局部变化特征及其相对位置.针对大多数方法不能较好地解决数据类不平衡,且未考虑特定波形重要性等问题,提出一种基于位置注意力机制...
【关键词】 心电信号；类不平衡；深度卷积生成对抗网络；
- 概要：
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【中文期刊】 苏靖然 李秋生 《石河子大学学报（自然科学版）》 2023年41卷3期 381-389页
【摘要】 情感作为人脑的高级功能,对人的心理健康状态有很大的影响.为了充分考虑脑电信号的空间信息以及时频信息,更好地实现人机交互,论文提出了 1 种基于三维特征图的改进 DenseNet情绪识别模型.通过提取脑电信号 θ、α、β和 γ 4 个频段的微...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 杨青峰 夏芳 等 《微型电脑应用》 2023年39卷1期 101-103,107页
【摘要】 针对社区医疗技术限制问题,结合采集到的患者心电信息,提出了一种改进最小二乘双子支持向量机的信号诊断方法,并在MIT-BIH数据库中对算法性能和自动诊断识别进行仿真实验.结果表明,基于有向无环图的LS-TWIN-SVM分类算法的计算复杂度最低...
【关键词】 心电信号；最小二乘双子支持向量机；心律不齐；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 毛小玲 向往 等 《广西科学》 2022年29卷2期 269-276页
【摘要】 精确量化检出大学生的焦虑情绪并对病理因素进行追溯分析,是临床心理治疗和心理危机干预的重要环节,而基于脑电(Electroencephalograph,EEG)信号的深度学习是当前最具发展潜力的一种诊断方法.本研究对传统卷积神经网络(Conv...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李昕 张云鹏 等 《中国生物医学工程学报》 2014年33卷1期 45-50页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 慢性心理压力会带来一系列的病理、生理风险,直接影响健康.有效地评估心理压力,一直是心理压力研究中的热点问题.在心理压力评估过程中,个体差异是影响评估效果的关键.本研究针对评估心理压力/非压力反应中个体差异问题,以表面肌电信号作为评估参数,以...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 庞春颖 王小甜 等 《中国生物医学工程学报》 2013年32卷6期 663-669页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 在临床癫痫诊断过程中,为了提高癫痫脑电的识别率,能在癫痫发作前期就预测到癫痫疾病,其特征波的提取至关重要.针对这一问题,提出将平行延拓与镜像延拓相结合来改进EMD算法.首先,使用平行延拓的方法,在原始脑电信号的左、右端点处分别预测出一个极值...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 韩敏 孙磊磊 等 《中国生物医学工程学报》 2011年30卷6期 864-870页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 癫痫脑电信号自动分类方法的研究具有重要意义.基于自回归模型和关联向量机,实现癫痫脑电信号的自动分类.采用自回归模型,进行脑电信号特征提取；通过引入主成分分析和线性判别分析两种特征变换方法,降低特征空间维数；采用关联向量机作为分类器,提高模型...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 王江 徐桂芝 等 《中国组织工程研究与临床康复》 2011年15卷48期 9007-9010页ISTICPKUCA
【摘要】 背景:由于脑电图信号的非平稳特性,脑-机接口系统至今仍然没有走出实验室,制约脑-机接口实用的主要原因之一是由于被试生理或心理状态的干扰下,脑电特征信号动态变化,难以得到稳定可靠的分类特征.目的:观察动态提取基于左手、右手和脚3种运动想象时的...
【关键词】 脑-机接口；多通道自适应自回归模型；支持向量机；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张胜 王蔚 《中国生物医学工程学报》 2009年28卷4期 624-627页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 脑-机接口(BCI)中导联选择的目的是在所有记录脑电信号的导联中,选择出与特定心理任务分类最相关的导联,对于简化BCI系统,提高系统传输速率具有重要影响.本研究提出一种基于支持向量机(SVM)的导联选择算法,所采用的实验数据来自德国组织的第...
【关键词】 脑-机接口；导联选择；支持向量机(SVM)；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 许亮 王星 等 《中国生物医学工程学报》 2008年27卷1期 23-28页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 利用ST段偏移时心率变异性(HRV)存在的变化,探讨区分ST偏移时段和正常时段,进而区分缺血或单纯心率改变引起ST段偏移的可行性.从Long-term ST-T(LTST)数据库免费下载的心电信号数据中,选取25个记录中缺血引起ST段偏移时...
【关键词】 心率变异性；ST段偏移；平滑伪Wigner-Ville分布；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 罗志增 王飞 《生物医学工程学杂志》 2007年24卷2期 271-274页MEDLINEISTICPKUCA
【摘要】 训练样本的质量直接影响神经网络的识别能力,我们针对手部运动模式分类问题,提出了一种典型样本的提取方法.首先,利用"类属函数"对原始样本进行预处理,以提高聚类样本的质量;然后利用聚类分析方法求得各类样本的聚类中心,得到典型样本.在此基础上,使...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 陈倩蓉 梁永波 等 《中国医学物理学杂志》 2019年36卷2期 210-214页ISTICCSCD
【摘要】 为实现心血管疾病的早期筛查,降低心血管疾病临床检测的成本.本研究基于上肢脉搏波传导速度(PWV)及脉搏波相关血液动力学基础理论,采集了总计51人的脉搏波与心电信号数据,提取了包括3种PWV和脉搏波特征参数总计16个特征参数,将不同的PWV与...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 贺王鹏 杨琳 等 《生物医学工程研究》 2017年36卷4期 346-350页ISTIC
【摘要】 针对癫痫脑电(EEG)信号的识别问题,提出了一种基于可调品质因子小波变换(TQWT)的脑电特征提取方法.首先,利用TQWT将EEG信号进行分解,得到各个小波子波带;然后,根据癫痫异常波对应的频率范围,合理的选择小波子波带进行重构,提取有效值...
【关键词】 癫痫脑电；可调品质因子小波变换；支持向量机；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 杨枢 朱超 《蚌埠医学院学报》 2012年37卷8期 985-987,992页ISTIC
【摘要】 目的:基于心电信号波形特点,运用模糊隶属度与支持向量机技术,探索实现心律失常自动分类的方法.方法:对MIT-BIH心律失常标准数据库的心电信号预处理,识别并定位QRS波;以QRS波为核心,利用心电信号波形相似性进行心电信号聚类;心电信号提取...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 马金伟 刘盛平 《重庆理工大学学报（自然科学版）》 2018年32卷12期 122-128页
【摘要】 在心血管疾病发病之前,往往会出现相应的心率失常.国内外对心电信号识别分类展开了大量研究,以期通过对含心率失常的心电信号的准确分类实现心脏疾病的早期检测.概述了心电信号识别分类的基本理论和一般过程,重点分析了心电信号预处理和特征参数提取过程,...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张婷婷 汪丰 《中国医学物理学杂志》 2011年28卷3期 2653-2657页ISTICCSCD
【摘要】 目的:睡眠是人体重要的生理活动,对睡眠进行合理的分期,是研究睡眠质量诊断,睡眠疾病的基础.脑电是描述睡眠过程中最显著和最直观的信号,但是由于脑电信号本身比较微弱,心电干扰会随机地出现在脑电信号中,本文的主要目的就是基于手机的家庭睡眠分析的需...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 蔡超峰 郭淑婷 等 《河南师范大学学报（自然科学版）》 2012年40卷5期 50-53页
【摘要】 计算了5种不同思维作业时脑电信号的近似熵.计算结果表明,当进行不同思维作业时脑电数据的近似熵存在着较大的差异这提示可以利用近似熵作为思维脑电信号的特征实现对思维作业的分类.对于不同的受试者,即使是同一种思维作业、同一个电极上脑电数据的近似熵...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 赵敏 郑崇勋 等 《西安交通大学学报》 2010年44卷8期 132-136页
【摘要】 提出一种基于Fisher判别式和事件相关电位(ERP)的心理意识真实性识别新方法,以可识别的有意义的个人信息(如姓名、生日)作为被测试信息,应用隐藏信息测试(CIT)模式对15名受试者进行了测试并记录其脑电信号.将多通道ERP P300幅度...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 耿丽硕 范影乐 《电子器件》 2009年32卷2期 405-408页
【摘要】 研究基于Hilbert-Huang变换的思维脑电分类方法.对思维脑电信号进行Hilbert-Huang时频预处理,经经验模式分解后,得到多阶固有模态分量.然后将经HHT变换后的时频窗口内的振幅标准差作为不同心理作业信号特征,再应用K-近邻对...
【关键词】 思维脑电；心理作业分类；Hilbert-Huang变换；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 吕俊 谢胜利 等 《电子与信息学报》 2009年31卷2期 314-318页
【摘要】 在与运动相关的脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)研究中,如果样本规模小,共同空间模式(Common Spatial Patterns,CSP)滤波算法对离群点(可能为噪声)敏感,鲁棒性不好.为此该文提出自...
【关键词】 脑-机接口(BCI)；特征提取；共同空间模式(CSP)滤波法；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 刘国华 王鲁 等 《中外医疗》 2009年28卷34期 186-186页
【摘要】 医学信号分析是研究各种信号与信息的产生、获取、传输、变换、加工处理、分类识别,存贮及利用等内容的一门科学.在生物医学信号处理领域,测量到的生理信号往往是若干独立成分的线性加权迭加.例如,在采集脑电信号(EEG)时,安放在头皮表面的电极拾取的...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 崔建国 李一波 等 《计量学报》 2007年28卷1期 89-92页
【摘要】 通过对采集的四通道表面肌电信号进行分析,对其建立AR(Autoregressive)参数模型,提取AR模型参数构建特征矢量.根据实际表面肌电(SEMG)信号的随机性特征,提出了一种采用Bayes决策理论对肌电信号的AR模型参数特征进行分类的...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 王秉 陈颖 等 《桂林工学院学报》 2006年26卷3期 431-434页
【摘要】 研究和开发了一种基于数据挖掘技术的心电自动分析软件检测系统.该系统首先通过直接从人体采集电信号和读取扫描经典心电图图片两种途径,依据MIT-BIH心律失常数据库规则和存储格式,建立国人临床心电数据库,然后采用决策树分类方法对样本进行训练和分...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 郭晓静 吴小培 等 《系统仿真学报》 2003年15卷2期 287-289页
【摘要】 先简要介绍了独立分量分析的基本思想及算法,再将其应用于脑电信号的消噪和思维脑电的特征提取两个方面.实验结果表明:ICA可以将脑电信号中包含的心电(ECG)、眼电(EOG)等多种干扰信号成功地分离出来.另外,通过使用ICA方法对进行不同心理作...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
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