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基于深度神经网络的可穿戴心电图疾病自动诊断研究取得进展（图）
深度神经网络 可穿戴 心电图疾病 自动诊断
2019/7/12
近日，中国科学院深圳先进技术研究院数字所生物医学信息技术研究中心研究员李烨及其团队成员姚启航、王如心、樊小毛和刘记奎等针对可穿戴心电信号提出了一种基于时空特征融合的深度神经网络，实现了9类心律失常的自动分析诊断，有效提升了疾病自动分析的准确率。该成果以Multi-class Arrhythmia detection from 12-lead varied-length ECG using Atte...
利用数字水印技术实现心电图信号认证
心电图 数字水印 最低有效位
2009/7/29
研究了经典的空域数字水印算法LSB在心电图信号认证中的应用，选择在非QRS复合波内嵌入水印信息，提出了基于LSB的自适应数字盲水印算法。通过嵌入水印后的图像效果和攻击实验证明，这种水印嵌入算法对心电图信号具有良好的视觉效果，可抵抗LSB攻击，鲁棒性强。该算法性能优良，可用于其他一维数字信号认证。