神经网络用于心电图诊断房颤的研究进展  

Research Progress of Neural Network in Electrocardiographic Diagnosis of Atrial Fibrillation

作　　者：石文海 刘婷 刘娟秀[3] 王吴婉 周波[5] 许勇 周琳[1] 黄雄[6] 

机构地区：[1]成都市第六人民医院心内科,四川 成都 [2]厦门大学经济学院统计系,福建 厦门 [3]电子科技大学光电学院,四川 成都 [4]北京协和医院心脏超声科,北京 [5]重庆医科大学附属第一医院心内科,重庆 [6]成都市第六人民医院普肝胆外科,四川 成都

出　　处：《临床医学进展》2023年第4期6712-6721,共7页Advances in Clinical Medicine

摘　　要：房颤的发病具有一定的隐匿性,传统的临床实践对于部分房颤患者的早期识别存在不足;人工智能在心电图领域的应用越来越深入,神经网络模型可以对多种不同的心率失常进行识别和预测。本文就神经网络在心电图诊断房颤方面的新进展作一综述。Asmany episodes of atrial fibrillation remain asymptomatic, traditional clinical practice has defects in early identification of some patients with atrial fibrillation. Artificial intelligence is widely used in the field of electrocardiogram. Neural network models can identify and predict various kinds of ar-rhythmia. This article reviews the progress of neural network in electrocardiographic diagnosis for atrial fibrillation.

关 键 词：心房颤动 心电图 神经网络 

分 类 号：R54[医药卫生—心血管疾病]