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期刊论文 4

年份

2023 1

2021 1

2019 1

2002 1

关键词

P波 1

QRS-T复合波 1

互相关 1

功率谱 1

卷积神经网络（CNNs）；心电图重构；电子健康 1

心电图生物特征；个体身份识别；长短期记忆网络；自适应粒子群优化算法 1

心电图（ECG） 1

房颤波（f波） 1

自相关 1

领域知识；心律失常；心电图；临床决策 1

频数直方图 1

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心电图信号的频域分析

涂承媛,曾衍钧,李树信

《中国工程科学》 2002年 第4卷 第12期   页码 66-70

摘要：

提出了一种简便有效的、由心电图（ECG）曲线提取QRS-T复合波的新方法，从而获得P波（当房颤未发生时）或f波（当房颤时）；利用功率谱、自相关、互相关等信号处理技术，对它进行了处理和分析，特别是，

关键词： 心电图（ECG）     QRS-T复合波     P波     房颤波（f波）     频数直方图     功率谱     自相关     互相关    

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一种基于卷积神经网络从3导联心电图推导标准12导联心电图的新方法 Regular Papers

Lu-di WANG, Wei ZHOU, Ying XING, Na LIU, Mahmood MOVAHEDIPOUR, Xiao-guang ZHOU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年 第20卷 第3期   页码 405-413 doi: 10.1631/FITEE.1700413

摘要： 为满足人们佩戴舒适性和行走环境的需求，研究人员对从3导联心电图重建12导联心电图（electrocardiogram，ECG）方法进行了一系列研究。然而，传统方法精度和实时性有待提高。该方法能够在院外环境下部署，并且能够从较少导联心电图合成标准12导联心电图，对于心脏护理具有重要意义。

关键词： 卷积神经网络（CNNs）；心电图重构；电子健康    

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融入领域知识的深度学习在心律失常分类中的应用 Research Article

孙洁

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年 第24卷 第1期   页码 59-72 doi: 10.1631/FITEE.2100519

摘要： 深度学习为心律失常的自动分类提供了一种有效的方法，但在临床决策中，纯数据驱动的方法以黑盒形式运行，可能会导致不良预测结果。将领域知识与深度学习相结合是一种很有前景的解决方案。本文开发了一个灵活且可扩展的框架，用于集成领域知识与深度神经网络。该模型由深度神经网络和知识推理模块组成，深度神经网络用于捕捉输入数据的统计模式，知识模块用于确保与领域知识的一致性。这两个组成部分经过交互训练，以实现两种机制的最佳效果。实验表明，领域知识可以较好地改善神经网络的预测结果，从而提高预测精度。

关键词： 领域知识；心律失常；心电图；临床决策    

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ECGID：一种基于自适应粒子群优化算法和双向LSTM网络的个体身份识别模型 Research Article

张烨菲,赵治栋,邓艳军,张晓红,张钰

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年 第22卷 第12期   页码 1551-1684 doi: 10.1631/FITEE.2000511

摘要： 心电信号（electrocardiogram, ECG）的活体采集性和信息隐蔽性使其具有极强抗攻击性。为评估算法性能，设计了两种方案模拟个体ECG采集过程中的电极放置位置和采集时间连续性。

关键词： 心电图生物特征；个体身份识别；长短期记忆网络；自适应粒子群优化算法    

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标题 作者 时间 类型 操作

心电图信号的频域分析

涂承媛,曾衍钧,李树信

期刊论文

一种基于卷积神经网络从3导联心电图推导标准12导联心电图的新方法

Lu-di WANG, Wei ZHOU, Ying XING, Na LIU, Mahmood MOVAHEDIPOUR, Xiao-guang ZHOU

期刊论文

融入领域知识的深度学习在心律失常分类中的应用

孙洁

期刊论文

ECGID：一种基于自适应粒子群优化算法和双向LSTM网络的个体身份识别模型

张烨菲,赵治栋,邓艳军,张晓红,张钰

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