文档名：基于深度学习的智能心电云平台设计
20世纪90年代统计学习兴起，众多机器学习方法被提出，以支持向量机(SVM)supportvectormachine)为代表的新方法被引入心律失常自动诊断中，同时也有小部分研究人员尝试使用神经网络解决这一问题。此时期的方法以心电图数据为基础，辅以离散小波变换等信号分析方法，凭借统计学习的进步，在一定程度上摆脱了专业知识对心律失常自动诊断的限制，但依然需要根据心律失常的类型进行特征提取和统计分析工作。在云平台设计中，心电管家系统采用B/S架构，可分为基础环境和系统基础应用两个层次。基础环境为运行和管理云应用的基础环境，心电管家的基础环境为Windows10系统下搭建的Apache+MySQL+PHP环境;系统基础应用主要包括在线检测、消息推送、云客服等。系统可分为4个子系统:Web前端系统、数据库系统、缓存系统和服务器系统。
作者：胡益祥张颖马庄宣于璇
作者单位：徐州医科大学,江苏徐州221004
母体文献：2018年全国物联网技术与应用大会论文集
会议名称：2018年全国物联网技术与应用大会
会议时间：2018年11月29日
会议地点：杭州
主办单位：中国通信学会,中国电子学会
语种：chi
分类号：
关键词：心律失常 自动诊断 智能心电云平台 软件开发 功能模块
在线出版日期：2021年8月31日
基金项目：
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