| 基于形态特征提取的急性下壁心肌梗死BiLSTM网络辅助诊断算法 |
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| 引用本文： | 徐文畅, 何文明, 游斌权, 郭宇, 洪凯程, 陈雨行, 许素玲, 陈晓禾. 基于形态特征提取的急性下壁心肌梗死BiLSTM网络辅助诊断算法[J]. 电子与信息学报, 2021, 43(9): 2561-2568. doi: 10.11999/JEIT200480 |
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| 作者姓名： | 徐文畅 何文明 游斌权 郭宇 洪凯程 陈雨行 许素玲 陈晓禾 |
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| 作者单位： | 1.中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 苏州 215163;;2.宁波大学医学院附属医院 宁波 315211;;3.上海交通大学医学院附属苏州九龙医院 苏州 215021 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划(2017YFC1001803),浙江省医药卫生重大科技计划项目(WKJ-ZJ-2012) |
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| 摘 要： | 
急性下壁心肌梗死是一种病发急、进展快、致死率高的心脏疾病,该文提出一种新颖的基于形态特征提取的BiLSTM神经网络分类的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法,可大幅度提高医生对急性下壁心肌梗死疾病的诊断效率并有助于及时确诊.算法包括:对胸痛中心数据库心拍信号进行降噪及心拍分割;根据临床心内科医学诊断指南提取了12导联波形距离特.
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| 关 键 词： | 心电图 人工智能 双向长短期记忆神经网络 形态特征 心肌梗死 |
| 收稿时间： | 2020-06-15 |
| 修稿时间： | 2020-12-16 |
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