便携ECG自动检测与分类专家系统

心血管疾病是人类死亡率最高的疾病，对它的日常监护正成为提高人类生活质量的重要举措。本项目针对现有便携心电（ECG）长期监护过程中的海量数据自诊断问题，提出构建一种基于标准数据库和临床特例病症数据库为一体的复合数据库的ECG特征自动检测与分类算法系统，并据此完成ECG自诊断专家系统。系统通过对运动ECG信号预处理、ECG特征值分析优化提取，研究一种ECG快速自诊断病理信息挖掘方法，结合国际通用ECG分类方法和临床实际分类要求，实现了一种分类明确清晰的复杂分类ECG专家系统，最后完成专家系统在移动监护仪上"