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心电图是一种用来监测心脏活动的标准测试。心电图能够体现心脏异常,包括心律失常,心律失常是心律异常的通称。同一类型的心律失常在同一患者不同阶段的心电信号存在一定差异,不同患者同一类型的心律失常心电信号差异会更大,这对人工判断是一大挑战。提出一种基于降噪自编码的CNN与GRU结合的心电图分类方法,从公共数据库（MIT-BIH）中提取原始心电信号集中进行实验。该集合人为扩大到平均5类心跳实例,并过滤掉高频噪声。该方法对室上（S）和心室搏动（V）的准确率分别为99.49%、99.43%,灵敏度分别为90.55%、96.65%,精确率分别为91.04%、95.46%。结果表明,该模型与目前先进水平在性能上有较大提高,具有良好的可扩展性。 相似文献
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