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基于云模型的体震信号智能诊断方法
被引量：
1
1
作者
蒋芳芳
宋韶秀
+1 位作者
程佳斌
许慧
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第10期1374-1377,共4页
研究了使用云模型理论智能诊断体震信号中心率异常信息的方法.利用云模型将定性的专家诊断体系与定量的计算机辅助诊断系统相结合,模拟了专家诊断过程.建立了心率异常智能诊断规则云模型,构造了体震信号JJ间期分布曲线图,以此自动校正...
研究了使用云模型理论智能诊断体震信号中心率异常信息的方法.利用云模型将定性的专家诊断体系与定量的计算机辅助诊断系统相结合,模拟了专家诊断过程.建立了心率异常智能诊断规则云模型,构造了体震信号JJ间期分布曲线图,以此自动校正模型参数,最终建立智能诊断机制.采用实验室搭建的体震信号实时采集系统提取2 000组样本作为采样对象,并与传统标准阈值法进行对比,验证了所提方法的可行性.实验结果表明:该方法自动聚类的准确率达到90.2%,高于传统方法 2个百分点.
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关键词
体震信号
智能诊断系统
云模型
自动聚类
心率异常
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职称材料
题名
基于云模型的体震信号智能诊断方法
被引量：
1
1
作者
蒋芳芳
宋韶秀
程佳斌
许慧
机构
东北大学中荷生物医学与信息工程学院
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第10期1374-1377,共4页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N130319001)
文摘
研究了使用云模型理论智能诊断体震信号中心率异常信息的方法.利用云模型将定性的专家诊断体系与定量的计算机辅助诊断系统相结合,模拟了专家诊断过程.建立了心率异常智能诊断规则云模型,构造了体震信号JJ间期分布曲线图,以此自动校正模型参数,最终建立智能诊断机制.采用实验室搭建的体震信号实时采集系统提取2 000组样本作为采样对象,并与传统标准阈值法进行对比,验证了所提方法的可行性.实验结果表明:该方法自动聚类的准确率达到90.2%,高于传统方法 2个百分点.
关键词
体震信号
智能诊断系统
云模型
自动聚类
心率异常
Keywords
BCG signal
intelligent diagnosis system
cloud model
automatic clustering
abnormal heart rate
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于云模型的体震信号智能诊断方法
蒋芳芳
宋韶秀
程佳斌
许慧
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
1
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