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自动诊断系统文献资料
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异常心电图的自动分析与诊断
目的：当前自动诊断系统中，专家系统不具备学习功能，神经网络系统由于“黑箱”特性缺乏可解释性，因此提出一种结合专家系统和神经网络优势的心电图自动诊断算法。方法本系统包含有特征提取模块、诊断矩阵模块和诊断推理模块等主要模块。在诊断系统的实现过程中，首先从心电信号中提取语义特征，然后结合描述语义特征与病类关系的诊断矩阵计算出该患者患每种疾病的可能性概率，后根据阈值判断患者所患的疾病。在实验验证部分，利用系统以前没有诊断过的数据进行了测验，通过分析诊断的准确率对系统进行了验证。结果从 PhysioBank 数据库提取了1200条数据进行预测和结果分析，平均准确率为95.2%。结论本文提出的心电图自动诊断算法，以语义特征作为诊断依据，结合了神经网络和专家系统二者的优势，在各种病类的诊断上准确率都较高。
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心电图的自动分析
目前,心电图的自动诊断系统已在临床上得到一定的认可和应用.虽然目前还比不上专业医生的水平,但它们还是得到了一定的认可.所以重要的是心电图分类的质量要不断的改进才能适应临床的需要.
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心电自动分析
心电图自动诊断系统已在临床上得到一定的应用.虽然目前还比不上专业医生的水平,但它们还是得到了一定的认可.问题是心电图分类的质量是否能进一步改进.改进心电图诊断和程序的新方向是:(1)利用每个心跳中的信息;(2)综合不同程序的结果;(3)吸收在体表电位和仿真模型中的知识;(4)采用非心电图的数据;(5)用记录完备的心电图数据库来评估心电图诊断程序.
