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深度学习方法在长时程心电监护及房颤分析中的应用研究

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第一章 绪论

1.2 房颤检测算法的研究现状

1.3 本文的主要研究内容与贡献

1.4 本论文的结构安排

第二章 长时程心电监测及房颤心电数据采集

2.2 心电信号基础

2.3 长时程心电监测及智能穿戴系统

2.4 临床房颤患者心电数据采集

2.5 国际标准心电数据库房颤数据

2.6 本章小结

第三章 基于差分阈值的心电R波定位研究

3.2 心电数据噪声处理

3.3 心电信号R波定位

3.4 基于R波定位的数据清洗

3.5 本章小结

第四章 基于卷积神经网络的房颤自动诊断

4.3 卷积神经网络自动分类方法

4.4 基于R-R间期特征的卷积神经网络分析

4.5 基于F波特征的卷积神经网络分析

4.6 基于混合房室传导特征的卷积神经网络分析

4.7 国际标准数据库测试与性能评估

4.8 临床数据测试与性能评估

4.9 本章小结

第五章 基于智能心电T恤的临床房颤分析

5.3 心率变异性分析

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.2 后续工作展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间取得的成果

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