基于神经网络的冠心病无创诊断方法研究
陈天华
郑彧
韩力群
唐海滔
1.北京工商大学信息工程学院,北京,1000372.北京工商大学信息工程学院,北京,1000373.北京工商大学信息工程学院,北京,1000374.北京工商大学信息工程学院,北京,100037
摘要：目的 提取心电信号(ECG)特征参数,采用人工神经网络研究冠心病无创诊断新方法.方法 对ECG进行A/D转换和数字滤波,提取QRS波宽度、R-R间期和ST段电平3个特征参数,作为神经网络的输入量,采用3层结构反向传播人工神经网络对信号样本进行训练,然后应用该网络对未处理的ECG样本进行识别.结果 BP网络对12个信号样本经过约1 500次训练,网络可从样本中正确识别出冠心病和非冠心病样本,应用该网络对20个未处理ECG样本进行识别,除一个样本之外,其余样本同样可被正确识别.结论 研究表明本文基于ECG特征参数和神经网络的无创诊断方法具有很好的应用前景.
关键词：心电信号无创诊断冠心病特征参数数字滤波人工神经网络
分类号：R318.04(医用一般科学)TP389.1(计算技术、计算机技术)
资助基金：北京市教育科技发展计划面上项目(KM200710011010)
论文发表日期：2008-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 513-517 )
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