典型文献
基于深度学习的心电图自动诊断在多系统疾病中的研究进展
文献摘要：
心电图是一种无创的检查方法,可以反映心脏电活动.临床发现,许多疾病可并发心血管事件或改变心脏正常工作状态,这些变化可反映在心电图的微小改变上,不易被人工或传统机器算法识别.近年来,深度学习作为人工智能发展核心,其可以发现心电图中非线性和细微变化,在该领域中的应用已成必然趋势.目前通过深度学习模型可实现对多种疾病的筛查、监测、分类、诊断及预测,本文对基于深度学习的心电图自动诊断在多系统疾病中的研究进展予以综述,并分析其未来发展的趋势.
文献关键词：
心电图;心血管疾病;多系统疾病;人工智能;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
张希铃;王新康
作者机构：
福建医科大学省立临床医学院,福建福州 350001
文献出处：
引用格式：
[1]张希铃;王新康-.基于深度学习的心电图自动诊断在多系统疾病中的研究进展)[J].中国医药导报,2022(30):36-40
A类：
B类：
心电图,自动诊断,多系统疾病,无创,检查方法,心脏电活动,心血管事件,变心,工作状态,变上,机器算法,算法识别,习作,人工智能发展,细微,微变,深度学习模型,心血管疾病
AB值：
0.30439
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
