心電圖是診斷各種心臟疾病的一個(gè)重要手段,而準(zhǔn)確識(shí)別QRS復(fù)合波也是多種自動(dòng)化心電圖分析方法的一個(gè)前提。檢測(cè)QRS復(fù)合波的傳統(tǒng)方法主要有差分閾值算法、雙閾值檢測(cè)算法、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法、小波變換算法等,這些算法的主要步驟包括對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理、特征提取和檢測(cè)等,對(duì)心電信號(hào)質(zhì)量要求比較高,且通用性不是很強(qiáng)。相對(duì)于傳統(tǒng)方法檢測(cè)QRS復(fù)合波,人工智能的發(fā)展特別是深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)為QRS復(fù)合波檢測(cè)提供一種新的方法,利用深度學(xué)習(xí)可自主提取QRS復(fù)合波特征信息,從而進(jìn)行精準(zhǔn)定位,相比傳統(tǒng)方法,魯棒性更好,對(duì)信號(hào)質(zhì)量不佳的數(shù)據(jù)檢測(cè)效果更好。本研究主要對(duì)用于QRS復(fù)合波預(yù)處理以及檢測(cè)的技術(shù)進(jìn)行綜述,并對(duì)檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展進(jìn)行展望。 

【文章來源】：中國醫(yī)學(xué)物理學(xué)雜志. 2020年09期 第1208-1212頁

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
前言
1 心電信號(hào)預(yù)處理
2 QRS復(fù)合波檢測(cè)算法
    2.1 傳統(tǒng)算法
    2.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
3 總結(jié)與展望


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：2912214