基于Holter心电数据自动诊断的移动医疗服务

• 作者: 李晓亚 涂昌建 黄东海
• 来源期刊: 数据挖掘
• 学科: 医学
• 关键词: 心电图 模式分类 自动诊断 移动医疗服务
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 页码范围: 60-67
• 页数: 8页
• 分类号: R5

摘要

本文从心电图(ECG)信号自动诊断的角度切入移动医疗服务,期望以实现ECG自动诊断来带动移动医疗服务的发展。文中重点描述了实现自动诊断过程中面临的主要问题,并结合临床数据进行验证,提出以树结构层次聚类的方式提高ECG模式分类效果。在Holter临床数据上的实验结果表明,树形层次聚类法可以很好的找到数据集中的异常心拍。