心律失常自动分类算法研究现状综述

• 作者: 张阳 李嘉 杨晓玲
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 心律失常 心血管疾病 分类算法 结构模式
• 年，卷（期）: 2019,（18）
• 所属期刊栏目: 科技前沿
• 页码范围: 47-48
• 页数: 2页
• 分类号: TN911.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2019.18.018

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张阳	吉林大学珠海学院	40	116	7.0	9.0
2	李嘉	吉林大学珠海学院	11	15	2.0	3.0
3	杨晓玲	吉林大学珠海学院	4	2	1.0	1.0