心血管病早期筛查的人工智能技术应用(4)
[12]肖月桐, 吉银生, 张森.心电信号采集及心电图分类识别的方法研究[J].集成电路应用, 2019, 36(1):33 -36.
[13]李方洁.心电散点图——大数据分析的新视野[J].实用心电学杂志,2018,27(1):7 -10.
[14]易力,李祥,何俊德,等.心电动力学信号数据特征提取与模式识别的研究进展[J].实用心电学杂志,2019,28(2):136 -140.
[15]王聪, 陈填锐, 刘腾飞.确定学习与基于数据的建模及控制[J].自动化学报,2009,35(6):693 -706.
[16]王聪,吴伟明,邓木清,等.一种心电动力学数据量化分析方法:中国, CNA[P].2017 -10 -20.
[17]李岭海.基于深度学习的心脏病检测的研究[J].现代计算机(专业版),2017(3):91 -93,110.
[18]张鸥.阿托伐他汀对动脉粥样硬化患者外周血中PPARγ 的作用研究及相关炎症因子与动脉粥样硬化关系的建模分析[D].郑州:郑州大学,2016.
[19]张海涛,黄丛春,孙津津,等.基于人工智能技术获得的无创血流储备分数诊断心肌缺血的初步探索[J].中国介入心脏病学杂志,2019,27(7):361 -367.
[20]胡小丽, 向守洪, 胡荣慧.人工智能在冠状动脉CT 血管成像后处理和诊断报告的初步评估[J].国际放射医学核医学杂志,2020,44(1):5 -10.
[21]张勇, 王旭.基于可穿戴设备的大学生体育锻炼影响效果研究[J].福建体育科技,2020,39(1):52 -55.
[22]Hannun AY,Rajpurkar P,Haghpanahi M,et arrhythmia detection and classification in ambulatory electrocardiograms using a deep neural network[J].Nat Med,2019,25(1):65 -69.
[23]朱小伶.人工智能技术在智能医疗领域的应用综述[J].无人系统技术,2020,3(3):25 -31.
[24]张千彧.基于技术成熟的可穿戴设备发展分析[J].医学信息学,2019,32(6):16 -19.
[25]江洪, 张晓丹.国内外智能可穿戴设备行业状况浅析[J].新材料产业,2016(12):2 -7.
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