通过使用时间频率特征和3D卷积神经网络,对心肌梗塞患者和健康对照者之间的心脏电信号进行分类

Muqing Deng1,2, Boyan Li2, Mingying Ma2

  • 1Center of Preventive Disease, The People's Hospital of Yangjiang, Yangjiang, People's Republic of China.

概括

本研究引入了一种自动化方法,用于检测心肌梗塞 (MI),使用心电图 (ECG) 的时间频率特征和3D深度学习. 该方法在从心电图信号中分类心脏病发作时达到很高的准确性,有助于更快的诊断.