【摘 要】
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介绍一种利用改进的ART(自适应共振理论)人工神经网络检测心电图QT间期的方法。用经过训练的ART网络对心电波形进行分类和识别，较准确的测出T波终点位置，从而提高QT间期检测的
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介绍一种利用改进的ART(自适应共振理论)人工神经网络检测心电图QT间期的方法。用经过训练的ART网络对心电波形进行分类和识别，较准确的测出T波终点位置，从而提高QT间期检测的正确率。该算法在一定程度上模拟了心电专家手工测量QT间期的过程，用于检测包括MIT心律失常数据库(MIT／BIH Arrhythmia Database)在内的共近千个心跳波形，并以两位心电手工测量结果作为标准数据进行对比。对比结果显示，我们的算法对单路心电波形自动检测的准确度与通常手工测量具有可比性，充分体现了人工神经网络的优越性，在要求自动检测大量数据的场合具有显著的应用价值。
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