基于卷积神经网络的心电信号分类实现

• 作者: 史健婷 吴荣强 常亮 张海楠
• 来源期刊: 信息系统工程
• 关键词: 卷积神经网络 心电信号 分类
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 信息化建设
• 页码范围: 122-123
• 页数: 2页
• 字数: 1569字
• 语种: 中文

摘要

心电图反映人体心脏电位时序变化状况,是诊断心血管疾病的重要技术,心电信号的准确分析和诊断对于心血管疾病的治疗起着关键作用.论文基于卷积神经网络模型对心电信号进行准确快速的分析和诊断,旨在利用人工智能算法对心电信号心拍提取与分类进行研究.结果 表明,该算法具有参数少、层数多等特点,分类速度比较快,对心律失常的临床诊断有一定的价值和意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史健婷	黑龙江科技大学计算机与信息工程学院	21	59	5.0	6.0
2	常亮	黑龙江科技大学计算机与信息工程学院	26	79	4.0	8.0
3	吴荣强	黑龙江科技大学计算机与信息工程学院	1	0	0.0	0.0
4	张海楠	黑龙江科技大学计算机与信息工程学院	1	0	0.0	0.0