【摘 要】
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目前,已有一些研究者提出基于规则或基于机器学习的方法,自动将输入的心电信号识别为临床可接受或不可接受,取得了不错的效果。提出基于卷积神经网络的心电信号质量评估方法,
【基金项目】
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江苏省自然科学基金(No.BK20161249)
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目前,已有一些研究者提出基于规则或基于机器学习的方法,自动将输入的心电信号识别为临床可接受或不可接受,取得了不错的效果。提出基于卷积神经网络的心电信号质量评估方法,通过网络模型自动学习分类特征,减少人工干预。同时,与其他方法从全局角度对心电信号质量进行评估的策略不同的是,采用局部评估方法,既可对心电图的部分片段数据进行质量分析,也可通过简单融合策略对全局信号的质量进行评估。在公开数据集上的测试结果表明,提出的方法比其他几个对比方法的判断准确度高。
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