摘要
纸质心电图作为传统的医学诊断工具，蕴藏着海量的心血管健康信息。
然而，传统的人工判读方式存在着效率低下、易受主观因素影响等问题。
随着人工智能技术的快速发展，利用智能算法分析纸质心电图已成为当前研究的热点。
本文首先介绍了纸质心电图智能分析系统的研究背景和意义，并对相关概念进行了解释，包括心电图、数字化、特征提取、机器学习和深度学习等。
其次，本文对国内外在纸质心电图数字化方法、特征提取、智能分析算法以及系统设计等方面的研究现状进行了详细的综述，并分析了现有方法的优势和局限性。
最后，本文对纸质心电图智能分析系统的未来发展趋势进行了展望，指出了该领域尚待解决的关键问题和挑战。
关键词：纸质心电图；智能分析；深度学习；特征提取；心血管疾病
心电图(Electrocardiogram,ECG)作为一种无创、便捷、经济的检测手段，在心血管疾病的诊断中扮演着至关重要的角色。
传统的纸质心电图需要专业的医师进行人工判读，但这种方式存在着效率低下、容易受到主观因素影响等问题，尤其是在面对海量的体检数据时，人工判读的局限性更为明显。
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，机器学习和深度学习在医学图像处理领域的应用越来越广泛，为实现纸质心电图的智能化分析提供了新的思路和方法。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
