基于Holter心电数据自动诊断的移动医疗服务

摘要

本文从心电图(ECG)信号自动诊断的角度切入移动医疗服务,期望以实现ECG自动诊断来带动移动医疗服务的发展。文中重点描述了实现自动诊断过程中面临的主要问题,并结合临床数据进行验证,提出以树结构层次聚类的方式提高ECG模式分类效果。在Holter临床数据上的实验结果表明,树形层次聚类法可以很好的找到数据集中的异常心拍。