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基于无监督学习的心律失常检测算法设计与分析.pdf

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    摘要

    随着医疗信息化进程的加快，医疗数据的种类和规模呈现爆发式增长，因此需要深

    入挖掘和分析海量且复杂的医疗数据。通过人工智能技术自动识别出医疗数据中的异常

    模式，对于临床诊断和治疗具有重要意义。在实际的临床应用中，由于心律失常异常种

    类较多且部分异常的发病率低，导致现有的心电图（Electrocardiogram，ECG）数据存在

    不平衡和建模困难等问题。另外，现有的深度学习模型存在识别未知的异常类型能力弱、

    患者间泛化能力不强、实时检测场景下无法适应动态环境等问题。为了解决上述问题，

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