【摘 要】
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心电实时监控是心血管疾病防治的重要手段。心电图中T波的变化是心肌缺血和心脏猝死等疾病的重要表征,T波形态自动识别是心电远程监控中一个重要问题。由于实时监护用心电的
【机 构】
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山东大学控制科学与工程学院,山东交通大学信息科学与工程学院,东南大学仪器科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(81871444),山东省重点研发计划(2018GSF118133)
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心电实时监控是心血管疾病防治的重要手段。心电图中T波的变化是心肌缺血和心脏猝死等疾病的重要表征,T波形态自动识别是心电远程监控中一个重要问题。由于实时监护用心电的强噪声背景影响,传统的T波特征提取与分类算法遭遇瓶颈。提出一种结合切片频率小波变换和卷积神经网络的T波形态识别算法,包括:自动定位R波波峰位置与T波终点位置,从而确定一个包含有T波的片段;对该片段做频率切片小波变换,将生成的时频图像输入卷积神经网络,完成T波的形态分类。频率切片小波变换将信号转换到时频域上,呈现心电信号的时频能量分布特征;卷积神经
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