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ECG 结构的非平稳动机是评估心跳速度和节律的重要读数，因此可以评估心脏的健康状况。本文提出了一种用于自动 ECG 分类的稳健方法，将数据分为两类：正常和病理性心血管模式的变化。更具体地说，收集到的 ECG 信号被归一化、过滤以消除噪声干扰。因此，形态属性被形成以尽可能地表示类别的特征。ACO 被纳入分割和特征选择中，以减少异常的特征向量。ECG 信号的分类是通过使用双长期短期记忆 (Bi-LSTM) 神经网络进行的，因为它是一种经过验证的序列预测网络，并且能够捕获数据中的长期时间依赖性。评估标准表明，相对于其他提出的 ECG 分类，所提出的方法达到了 90% 的分类准确率。已经确定 ACO 与 Bi-LSTM 的结合提供了改进的 ECG 分类，从而使其成为临床诊断和治疗监测的有用工具。
利用心电图信号进行深度学习驱动的心脏病预测
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