基于机器学习的心电自动诊断算法综述

阐述了心血管病的危害及心电自动诊断对临床的应用价值,介绍了传统机器学习算法以及深度学习算法在心电自动诊断方面的研究进展,分析了心电自动诊断难以实现临床应用的原因,并给出了解决对策,指出了基于机器学习的心电自动诊断有望应用于临床,提高医生识图效率。

应用HBD—ⅡA心电多域信息自动诊断仪的分析研究(附60例高血压患者频域心电图分析)

对60例高血压患者进行频域心电国检查发现:GXX5/10GYYS/10、VYY（FPY）与对照组比较差别显著（P<0.001）。GYY1/2有显著差异。GXX5/10、GYY1/2、GXY5/10与高血压所致的左室肥厚有关。按照高血压临床分期,使用频域心电图可诊断Ⅱ期高血压所致的左室肥厚。

一种基于虚拟仪器的交互式心电信号源系统

目的:为满足对心电类仪器的研发检测以及对其后续使用进行质量监控、心电检测算法的验证、心电自动诊断研究领域对特殊心电信号的需求,研究设计一种基于虚拟仪器的交互式心电信号源系统。方法:该系统运用软件技术通过绘图和插件组合编辑方式获得所需心电信号,通过DAQ硬件卡和归一化双端输出电路实现以相当于人体真实水平输出。结果:该系统实现了可人为地构建所需心电波形,调用、修改、显示已有心电信号,并可将其以相当于人体真实水平进行输出。结论:该心电信号源系统具有强大的交互式编辑扩展功能,理论上可产生任意所需心电信号,在心电类仪器的研发、质量检测、计量检定校准、心电检测算法的验证、心电自动诊断研究等领域有非常广阔应用前景。

130例冠心病频域心电图分析

用频域心电图对130例冠心病患者进行系统分析,并且进行了超声心动图检查比较。结果表明:冠心病频域心电圈异常者总符合率为91.5％。超声心动图符合冠心病缺血改变者,总符合率为93.2％。 频域心电图简称(FCG)是一项近代发展的无创检测新技术。本文对130例确诊为冠心病(其中104例做超声心动图检查)的频域心电图进行了系统的分析,现将结果报道如下。

优势互补 互惠互利 推动西安对台科技产业合作

西安有过灿烂辉煌的昨天。她是世界四大文明古都之一,是古丝绸之路的起点,曾是世界上最大的国际贸易中心。丰富的人文景观,使西安在旅游方面具有举世公认的优势。50年代初以来,国家先后在西安布点建设了一大批国防科技工业、民用工业及其相应的科研机构,以及一大批高等院校。使西安成为祖国大陆重要的高等教育基地、科学研究基地和现代工业,特别是国防科技工业基地。今天的西安不但是历史文化名城,也是一座名符其实的科技城。 近四年来,西安与台湾科技、产业的合作交流已形成一定的气候和规模。