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1.
急性下壁心肌梗死是一种病发急、进展快、致死率高的心脏疾病,该文提出一种新颖的基于形态特征提取的BiLSTM神经网络分类的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法,可大幅度提高医生对急性下壁心肌梗死疾病的诊断效率并有助于及时确诊.算法包括:对胸痛中心数据库心拍信号进行降噪及心拍分割;根据临床心内科医学诊断指南提取了12导联波形距离特征和分导联波形幅值特征;依据提取的特征搭建LSTM与BiLSTM神经网络进行心拍的分类识别;使用PTB公开数据库和胸痛中心数据库多临床中心进行交叉验证.实验结果表明,加入胸痛中心真实临床数据后,基于形态特征提取BiLSTM神经网络的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法准确率达到99.72%,精度达到99.53%,灵敏度达到100.00%,同时F1-Score达到99.76.该算法比其他现有算法准确率提高至少1%,该项研究具有非常重要的临床应用价值. 相似文献
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5.
通过对Σ-原子的理论分析,数值求解了相应的Dirac方程,得到 了一组Σ-原子的能级值,与实验数据相当吻合;其结果连同K-原子的情况支持了Batty 光学模型势在奇异原子中应用的正确性,进而表明核子间的强相互作用力为吸引力. 相似文献
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9.
正交频分多址(OFDM:orthogonal frequency division multiplexing)技术由于其在多径环境下克服码间干扰的固有特点,在移动通信中已得到广泛地应用。利用阵列天线上行链路信号到达角估计实时信息,计算OFDM系统下行链路阵列天线权重,将阵列天线应用于下行链路中,最后给出系统误码率性能的计算机仿真结果。 相似文献
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