基于神经网络心电图ST段形态识别

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心电图ST段是心电图诊断中一项重要指标,ST段具体形态的识别对心血管疾病诊断意义重大。针对心电图ST段形态的多样性,传统时域方法对具体形态识别显得不足,心电信号是微弱信号,易受到低频和工频信号的干扰,有效地滤除基线漂移和工频干扰为ST段准确识别提供保证。通过零相位巴特沃斯有效滤除基线漂移和工频干扰,利用神经网络与时域分析相结合的方法实现ST段多种形态的快速识别,减少神经网络输出层的形态分类,能够准确识别出ST段形态,实验结果满意,为心电图ST段诊断提供了依据。
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