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机构地区:[1]安徽医科大学生物医学工程学院,安徽合肥230032 [2]安徽医科大学第一附属医院放射科,安徽合肥230032
出 处:《工业控制计算机》2021年第7期122-123,共2页Industrial Control Computer
基 金:国家自然科学基金项目(62001005);安徽省高校自然科学研究项目(KJ2017A209);安徽省自然科学基金项目(2008085QH425);安徽医科大学科研基金项目(XJ201811)。
摘 要:在心血管疾病发病前,往往会出现相应的心律失常,为了准确检测预防心血管疾病,针对心电信号的识别分类,国内外学者进行了大量的研究。循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)具有记忆特性,可以处理和预测序列数据,克服了传统机器学习方法对输入和输出数据的多重限制,成为了深度学习领域中一类非常重要的模型,其本身及其变体网络已经被成功应用于多个研究领域。概述了心电信号预处理和特征提取方法,以及RNN在心电信号识别分类上的研究进展,为今后心电信号的准确识别分类研究提供参考。Corresponding arrhythmias often occur before the onset of cardiovascular disease.In order to accurately detect and prevent cardiovascular diseases,scholars at home and abroad have conducted a lot of studies on the recognition and classification of ECG signals.Recurring Neural Network(RNN) has the characteristics of memory and can process and predict sequence data.It has overcome the multiple limitations of traditional machine learning methods on input and output data and has become a very important model in the field of deep learning.RNN itself and its variants have been successfully applied in many research fields.This paper summarizes the methods of ECG preprocessing and feature extraction,and the research progress of ECG signal recognition and classification methods based on RNN.It is hoped that this paper will provide reference for future research on accurate identification and classification of ECG signals.
分 类 号:TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TN911.7[自动化与计算机技术—控制科学与工程] R540.41[电子电信—通信与信息系统]
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