心律失常自动分类算法研究现状综述

李嘉; 杨晓玲; 张阳

【期刊名称】《《微计算机信息》》

【年(卷),期】2019(000)018

【摘要】心血管疾病的研究长期以来一直是医学界的重要课题.其中,如何利用ECG中反映心脏节律及其电传导的生理和病理信息,用于诊断心律失常,是当前研究的热点之一.因而在过去数10年间,各种心律失常自动分类算法被国内外研究者提出.根据心律失常分类算法的设计思想,将现有算法归纳成4类,分别是基于知识推理、结构模式识别、统计模式识别和人工神经网络的分类算法.围绕上述4类,展开对现有心律失常分类算法的介绍和分析.

【总页数】2页(47-48)

【关键词】心律失常; 心血管疾病; 分类算法; 结构模式

【作者】李嘉; 杨晓玲; 张阳

【作者单位】吉林大学珠海学院广东珠海 519040

【正文语种】中文

【中图分类】TN911.7

【相关文献】

1.心律失常自动分类算法研究现状综述 [J], 李嘉[1]; 杨晓玲[1]; 张阳[1]

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