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【中文期刊】 廖品亮 王子洪 等 《中国医疗器械杂志》 2025年49卷1期 24-34页MEDLINEISTIC
【摘要】 近年来,心血管疾病已经成为常见疾病,随着机器学习技术和大数据技术的发展,计算机新技术对心电信号的处理能力得到了大幅提升,这也促使心血管疾病辅助诊断技术迎来了新的发展契机.该文围绕机器学习技术在心电信号处理方面的应用情况进行总结和探讨,尤其是...
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【中文期刊】 韩钰端 林卓琛 等 《中国卫生统计》 2024年41卷5期 790-794页ISTICPKUCSCD
【摘要】 心电图(electrocardiogram,ECG)信号基本上与心脏的电活动相对应.在既往研究中,ECG已被分析并用于各种目的,如测量心率、检查心跳节律、诊断心脏异常、情绪识别和生物特征识别等.心电分析研究可以从不同的领域切入,如时域分析、...
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【中文期刊】 李永康 方安成 等 《生物医学工程研究》 2024年43卷1期 33-39页ISTIC
【摘要】 为提高情绪识别的准确率,本研究利用卷积神经网络和迁移学习,提出了一种基于心电(electrocardiography,ECG)信号图像特征的情绪识别方法.首先对ECG信号进行预处理,去除噪声;然后提取ECG信号的时域波形图和时频图;最后,利...
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【中文期刊】 郑越 侯星宇 等 《中国生物医学工程学报》 2023年42卷5期 572-582页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 体外自动除颤器(AED)是挽救心脏骤停(SCA)患者生命的重要设备.可电击复律心律自动判别算法(SAA)是AED的核心技术.本研究在构建包括8 s的2 024段可电击复律心律(SHR)心电图(ECG)和7 884段不可电击复律心律(NSHR...
【关键词】 可电击复律心律自动判别；心电信号；机器学习；
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【中文期刊】 卞英楠 高晓阳 等 《信息技术与信息化》 2023年2期 104-108页
【摘要】 心律失常对于人的生命威胁往往迅速且致命.利用心电图的心拍分类可以发现心律失常.因此,近年来针对心电图的心拍分类研究越来越多.以MIT-BIH心律失常数据库作为研究对象,首先,在对心电信号滤波的基础上,结合小波变换的模极值与形态学峰谷检测算法...
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【中文期刊】 武瑞倩 吴贤发 等 《计算机时代》 2023年2期 80-83页
【摘要】 设计一种能够利用心电信号特征实现睡眠自动分期的算法.去除心电信号内的噪声,提取心电信号的三类特征,利用极限学习机对提取到的特征进行学习与分类,实现睡眠的自动分期.采用极限学习机的方法对提取到的心电信号特征进行三分类、四分类和六分类的平均准确...
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【中文期刊】 袁成成 刘自结 等 《计算机与数字工程》 2022年50卷11期 2478-2484页
【摘要】 心电信号分析在心血管疾病的诊断中一直起到至关重要的作用,为了能在不同类型的心电信号中实现自动分类、识别异常心率,研究并提出了一种基于深度学习的分类模型,用来自动识别5种不同类型的心拍.研究首先利用卷积神经网络中的局部感知野特性来提取信号中的...
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【中文期刊】 王之琼 吴承暘 等 《中国生物医学工程学报》 2017年36卷3期 293-299页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 左束支传导阻滞(LBBB)作为临床常见的一种心律失常,是左心室收缩功能减低、患者死亡率增加的标志;利用机器学习算法对其进行辅助诊断,将对LBBB早发现、早治疗起到积极的推动作用.然而,由于目前常用的支持向量机(SVM)等传统的机器学习算法容...
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【中文期刊】 方瑞 孟雪 等 《工业控制计算机》 2021年34卷7期 122-123页
【摘要】 在心血管疾病发病前,往往会出现相应的心律失常,为了准确检测预防心血管疾病,针对心电信号的识别分类,国内外学者进行了大量的研究.循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)具有记忆特性,可以处理和预测序列数据,克服...
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【中文期刊】 刘学森 张俊仕 《生物医学工程研究》 2020年39卷4期 358-362页ISTIC
【摘要】 阵发性房颤自动检测在背景噪声干扰环境下提取的心电特征过于单一,无法满足患者的医学检测需求.为此,本研究提出基于多特征融合的阵发性房颤自动检测算法研究.心电信号采集过程中易受背景噪声的干扰,故基于小波包分解算法降噪处理心电信号,并利用小波变换...
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