面向ECG彩虹碼的雙輸入改進VIT識別研究

摘要： 基于海量ECG數(shù)據(jù)，輔助醫(yī)生進行有效數(shù)據(jù)分析與診斷，提高效率并減少醫(yī)療資源消耗，實現(xiàn)ECG智能識別是當(dāng)前一個重要研究方向。針對ECG智能識別單一圖像、單一深度學(xué)習(xí)算法性能有限性問題，提出了一種面向ECG彩虹碼的雙輸入改進VIT識別方法。首先，提出數(shù)學(xué)模型預(yù)測獲取ECG標(biāo)準(zhǔn)周期，并以抽頻方法挖掘ECG潛在特征，生成ECG彩虹碼；然后，以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建雙輸入特征提取模塊，提取多種... （共10頁）