【摘 要】
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生理信号通常涵盖机体的生物电活动、温度、压力等关键信息,监测其数值波动有助于预警临床事件风险。深度模型是包含多级非线性变换的层级机器学习模型,在特征提取与建模方面
【机 构】
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解放军总医院医学创新研究部医学人工智能研究中心,北京航空航天大学生物与医学工程学院,北京交通大学计算机与信息技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61471398),保健专项(16BJZ23),北京市科委医药协同科技创新研究项目(Z18110000s1918023),解放军总医院大数据研发项目(2018MBD-009)。
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生理信号通常涵盖机体的生物电活动、温度、压力等关键信息,监测其数值波动有助于预警临床事件风险。深度模型是包含多级非线性变换的层级机器学习模型,在特征提取与建模方面优势显著,在计算机辅助诊断领域有着巨大的应用前景。随着连续生理参数监测技术的进步,深度模型在生理电信号异常检测中的效用逐渐提高,研究重点也向临床应用领域拓展。报告了深度模型在生理电信号异常检测中的研究进展。从临床应用出发,分析了经典信号异常检测方法的优势与不足,简述了当前深度模型的建模方式。从判别模型和生成模型的角度总结了经典模型的建模原理及最新
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