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基于深度学习的心律失常图像分类研究

作者：邝煜云发布时间：2024-01-06
深度学习人工智能

基于深度学习的心律失常图像分类研究是一项集医学、生物信号处理和人工智能技术于一体的研究项目。它的目标是利用深度学习技术对心电图（ECG）等心律相关的图像进行分类，从而协助医生在临床诊断中准确地识别各种心律失常。以下是进行这项研究的基本步骤：研究设计概要引言心律失常的诊断重要性深度学习在医学图像分析中的应用研究目标和预期成果相关工作传统心律失常的诊断方法深度学习在ECG分析中的应用现有技术的局限性和改进空间技术框架和方法数据收集与预处理（如心电图图像的收集和标注）模型选择（如卷积神经网络CNN）特征提取和分...【查看原文】

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