心电异常波形智能诊断技术的研究和实现的中期报告.docx

文档介绍：该【心电异常波形智能诊断技术的研究和实现的中期报告 】是由【niuww】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【心电异常波形智能诊断技术的研究和实现的中期报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。。心电图的波形特征包含了丰富的信息,如心率、心律、心室大小等生理指标以及有无心脏病、心室肥厚、心肌梗死等疾病的诊断。但是,由于心电图波形的复杂性和多样性,临床医生在诊断时需要耗费较多的时间和精力,并且存在主观性差异和错误率较高的问题。因此,开发一种可靠的心电异常波形智能诊断技术具有重要的临床意义。。具体来说,主要包括以下四个方面:(1)心电波形数据的采集和预处理本研究使用MIT-BIH心电图数据库中的心电图数据。首先,对原始心电信号进行去噪、滤波等预处理操作,保证信号的质量和准确性。(2)特征提取和特征选择N)进行特征提取和分类识别。首先,对心电图波形进行数据增强,以增加数据集的多样性和数量。然后,等深度卷积神经网络提取特征,并进行特征选择,筛选出对分类识别影响最显著的特征。(3)异常波形分类识别模型的构建本研究采用支持向量机(SVM)和朴素贝叶斯(NB)等常见的机器学****算法以及深度学****技术构建异常波形分类模型,并对模型进行调优和训练。(4)智能诊断系统的实现和评估本研究将所开发的心电异常波形智能诊断系统应用到实际的心电图数据中进行测试和验证,并与传统的医生诊断方法进行比较评估,以验证其准确性和可靠性。,已完成了心电图数据的采集和预处理,并采用数据增强和卷积神经网络进行特征提取和特征选择,初步筛选出了对异常波形分类识别影响最显著的特征。在接下来的工作中,将进一步采用机器学****和深度学****技术构建异常波形分类模型,以及实现和评估智能诊断系统。最终,希望能够开发出一种准确性高、可靠性强的心电异常波形智能诊断系统,为临床医生提供更加便捷、快速、准确的诊断工具,同时促进医疗科技的发展和进步。