本书立足于心血管疾病实际诊疗需求，基于大数据、人工智能等新一代信息技术，重点介绍了心电信号预处理、心电信号特征提取、心电信号分类诊断以及心电信号质量评估的技术，介绍了高质量12导联心电数据库的建立过程，最后描述了12导联心电衣和物联网智能医疗云服务平台的设计过程，总结了近几年在心电领域的研究成果，给出了该领域有待解决的一些前沿问题。
本书以专题形式进行深入阐述，将心电信号处理、分类、评估及应用等串联起来，帮助读者对于智能心电领域有更深层次的理解。本书适合用作高等院校电子信息类和生物医学工程专业本科生与硕士研究生的选修教材或教学参考书，也可以供相关教师和工程技术人员阅读。
第1章绪论
1.1研究背景及意义
1.2心电学基础理论
1.3智能心电技术的研究现状
1.4准备知识
第2章智能心电信号降噪技术研究
2.1基于ECG稀疏特性的基线校正算法
2.2基于GMC惩罚项的稀疏降噪算法
2.3基于共振稀疏分解的ECG降噪算法
2.4一种基于HINet和梯度差损失的两阶段心电信号降噪方法
第3章智能心电分类算法研究
3.1基于膨胀因果卷积网络的心电信号分类方法
3.2基于残差及注意力机制的心律失常图像分类算法
3.3基于对抗域自适应学习的心电信号分类方法
3.4基于混沌神经网络的心电图分类
3.5基于长短时记忆神经网络的房颤检测算法设计
3.6基于多特征融合的房颤检测算法
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