【摘 要】
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ART2神经网络能够进行自组织的学习.研究人员将这种网络运用到心电图的自动检测中.研究人员研究了ART2网络的运行状况和特点,并对它作了相应的调整使它适合于进行心电波形的
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ART2神经网络能够进行自组织的学习.研究人员将这种网络运用到心电图的自动检测中.研究人员研究了ART2网络的运行状况和特点,并对它作了相应的调整使它适合于进行心电波形的分类.研究人员的检测思路是:采用ART2网络对心电波形进行分类,依据分类的结果获得波形形状变化的信息,再根据这些信息对心电图中的各个特征点精确定位.研究人员从心电波中截取了不同的三段.这三段覆盖了整个心动周期.对于每一段,分别采用一个ART2网络进行学习.学习样本取自MIT心电数据库.在学习前,网络的长期记忆中没有模式.经过对大量、全面的样本学习,三个神经网络的长期记忆中都形成了一些具有代表性的模式.将每个网络的长期记忆模式分别存储在一个模式库中.依据这些模式库,研究人员提出了一种新的检测心电特征点的算法.该算法为:检测出待测心电数据中的ARS复合波,并将待测心电图按一个个心动周期分开,以便依次检测.从各个单周期心电波进行分析,获得波形信息,尤其是特征点附近的波形信息.最后,依据获得的信息选择合适的方法和参数对特征点进行精确定位.采用这种方法,研究人员对MIT心电数据库中的大量数据以及一个来自HOLTER系统的心电数据库进行了检测,获得了很好的结果.这表明,研究人员的算法和模式库有较高的应用价值.
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