Automatic diagnosis of ECG disease based on intelligent simulation modeling

计算机科学 波形 人工智能 集合(抽象数据类型) 小波变换 信号(编程语言) 数据集 小波 数据挖掘 机器学习 模式识别(心理学) 电信 程序设计语言 雷达
作者
Xu Wang,Runchuan Li,Shuhong Wang,Shengya Shen,Zhang Wen-zhi,Bing Zhou,Zongmin Wang
出处
期刊:Biomedical Signal Processing and Control [Elsevier BV]
卷期号:67: 102528-102528 被引量:6
标识
DOI:10.1016/j.bspc.2021.102528
摘要

In order to better assist doctors in diagnosing cardiovascular diseases, a set of end-to-end automatic diagnosis algorithms for ECG diseases based on intelligent simulation modeling are proposed. Firstly, wavelet transform and threshold method are used to denoise the ECG signal and locate the waveform in this paper. Secondly, waveform features are extracted. Finally, the rule method is used to convert the doctors’ thinking of diagnosing the disease into a description of the ECG characteristics of the disease to diagnose the ECG disease, and the algorithm is verified on the public database CCDD and the private data all-in-one machine data. The results show that this method is not inferior to the deep learning method. Now 11 types of diseases and 10 types of rhythm can be diagnosed.
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