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监督MCA降维框架中的心跳分类模型: 2012年; 高维心电图数据存在大量不相关特征,基于监督机器学习技术很难同时获得较高敏感性与特异性。在预处理操作心电图数据,如校准基线漂移、去除高频噪声和拟合多项式特征的基础上,提出一种基于监督多元对应分析(MCA)降维技术的分类模型自动分类心跳。该方法离散化连续心电图数据为类属数据,并发展有监督MCA降维技术提取心电图数据关键特征,用各种分类算法自动分类心电图心跳数据。在PTB诊断数据库的心电图数据集上测试结果表明,与几种基于监督机器学习分类技术相比,在监督MCA降维框架中各种分类算法能以较高敏感性和特异性自动分类心电图心跳数据。; 孙立吕艳萍杨开涛李绍滋李旭洲; 关键词：心电图

计算机化心电图自动分析中的基线漂移滤除与QRS波群检测: 目前,计算机化心电图自动分析是一个热门的研究领域。它正在使心电仪器变得越来越智能,从而带来了心脏疾病诊断、监护、防控等方面的变革。但是这一领域的进一步发展正受到两个方面因素的制约:(1)心电图在采集的过程中通常会受到各种...; 杨开涛

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杨开涛