| 基于神经网络的心电信号分类方法研究 |
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| 引用本文： | 张泾周,李陈,李婷,张良筱. 基于神经网络的心电信号分类方法研究[J]. 中国医疗器械杂志, 2008, 32(3): 183-186 |
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| 作者姓名： | 张泾周 李陈 李婷 张良筱 |
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| 作者单位： | 西北工业大学自动化学院,陕西,西安,710072 |
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| 摘 要： | 针对心电信号的正常波形以及右束支阻滞．左束支阻滞．Paced心搏、心室跳脱心搏等4种心律失常类型．采用BP神经网络和概率神经网络两种方法进行自动分类算法与仿真研究．分类平均结果分别为97．62％和95．88％．可有效的提高了分类效果。
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| 关 键 词： | 心电信号 BP神经网络 概率神经网络 分类 概率神经网络 心电信号 分类方法 仿真研究 Neural Network Based Classification 分类效果 结果 分类算法 自动 类型 心律失常 心室 Paced 左束支阻滞 右束支阻滞 波形 |
| 文章编号： | 1671-7104(2008)03-0183-03 |
| 修稿时间： | 2007-10-09 |
Method for ECG Classification Based on the Neural Network |
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| ZHANG Jing-zhou,LIChen,LI Ting,ZHANG Liang-xiao. Method for ECG Classification Based on the Neural Network[J]. Chinese journal of medical instrumentation, 2008, 32(3): 183-186 |
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| Authors: | ZHANG Jing-zhou LIChen LI Ting ZHANG Liang-xiao |
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| Affiliation: | Department of Automatic Control, Northwestern Polytechnical University, Xi'an. |
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| Abstract: | The article adopts the BP neural network and probability neural network in classifying four arrhythmias (LBBB, RBBB, Paced Beat, Ventricular Escape Beat) and one normal beat, and their test results of the automatic classification and imitation study are 97.62% and 95.88%, showing an improved efficient classification. |
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