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基于非平稳特征从单导联ECG中提取房颤信号
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作者 刘广雄 饶妮妮 +4 位作者 王刚 王云鹤 梁大松 尹立雪 陈序 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期860-866,共7页
目前,房颤(AF)信号提取算法大部分是针对多导联(12导)心电图(ECG),但是多导联的监护系统移动性不强,单导联监护系统由于灵活方便,将成为未来"可移动化"的AF监护系统的发展趋势。从单导联提取AF信号的方法有模板匹配法,然而,... 目前,房颤(AF)信号提取算法大部分是针对多导联(12导)心电图(ECG),但是多导联的监护系统移动性不强,单导联监护系统由于灵活方便,将成为未来"可移动化"的AF监护系统的发展趋势。从单导联提取AF信号的方法有模板匹配法,然而,该方法受ECG波形的形态以及噪声的影响较为严重,鲁棒性较差。有鉴于此,本文提出了一种新方法。新方法利用AF信号在时间上的非平稳性,把单导联ECG进行扩维(分段),然后再利用盲源提取算法进行AF信号的提取。实验结果表明,新方法能够很好地从单导联ECG中提取AF信号,计算时间较短,具有应用于实时无线AF监护系统的前景。 展开更多
关键词 房颤 非平稳性 盲源提取算法 单导联ecg
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深度学习在心律失常检测中的应用综述
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作者 黄丽 蔡定建 +2 位作者 凌世康 欧阳昊 李嘉 《医疗卫生装备》 CAS 2024年第2期105-112,共8页
综述了深度学习在单导联和多导联心电图(electrocardiograph,ECG)心律失常检测中的应用现状,分析了深度学习在心律失常检测应用中存在泛化能力差、可解释性差、时间复杂度大等问题,并提出了解决方案。指出了随着算法的不断迭代与更新、... 综述了深度学习在单导联和多导联心电图(electrocardiograph,ECG)心律失常检测中的应用现状,分析了深度学习在心律失常检测应用中存在泛化能力差、可解释性差、时间复杂度大等问题,并提出了解决方案。指出了随着算法的不断迭代与更新、数据集的增加以及硬件设备性能的提升,深度学习在ECG心律失常检测中的应用前景更加广阔。 展开更多
关键词 深度学习 心律失常 单导联ecg 多导ecg
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