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近年来，利用机器学习进行生物医学图像和电信号分析的研究较多[1,2]。然而，传统的人工神经网络虽然受到生物神经元的启发，但不具备生物可解释性，且需要大量的计算和能耗，不利于医疗数据的实时快速分析。随着神经网络的发展，第三代神经网络——脉冲神经网络（SNN）应运而生。虽然其准确率相对较低、训练存在困难，但由于SNN的网络结构和训练规则更具生物可解释性，具有能耗更低、速度更快、对时空数据更适用等优势。因此，利用脉冲神经网络进行医疗数据研究具有重要意义。
基于脉冲神经网络的医疗数据分析综述
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