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基于移动终端的心电检测算法研究与实现的开题报告 一、选题背景及意义 心电图检测是心脏疾病诊断的重要手段之一,它可以帮助医生对患者心脏状况进行评估和监测。随着移动终端技术的日益发展,人们可以通过手机等设备获取自己的心电信息,不再需要到医院等专门的场所进行检测。 因此,针对移动终端的心电检测算法研究和实现,对于推进医疗信息化、提高诊疗效率、方便人民群众获取健康信息等方面具有重要的意义。 二、研究内容及目标 本项目的研究内容主要包括以下几个方面: 1.调研目前主流的移动端心电检测技术和算法,分析其优缺点和适用场景。 2.搜集一定数量的心电数据,建立相应的数据集,针对数据集中的情况制定诊断规则和准则。 3.基于深度学习等算法,设计和实现移动终端上的心电检测模型。模型需要能够在较短时间内对用户的心电数据进行分析和评测,给出结果。 4.利用开源的移动终端开发平台,将心电检测模型移植到手机等设备上,进行实际应用测试和评估。 研究目标为: 1.掌握目前主流的移动端心电检测技术和算法,深入了解其原理和实现方式。 2.建立相应的数据集,总结心电诊断规则和准则,为心电检测模型的设计和实现提供数据基础。 3.设计和实现移动端心电检测模型,并完成移植到手机等设备上的开发和测试。 4.在实际应用场景中验证模型的可靠性和实用性,达到科研成果和应用价值的双重目标。 三、研究方法 1.文献调研法:通过查阅相关的学术和技术文献,了解目前主流的移动端心电检测技术和算法,分析其优点和不足之处,为后续的模型设计和实现提供参考。 2.数据采集和处理法:通过收集心电数据集,使用MATLAB等工具进行预处理和数据清洗,构建合适的数据集。 3.机器学习方法:采用深度学习等机器学习方法设计和实现心电检测模型,并在训练和测试阶段进行参数调整和模型优化。 4.移动应用开发法:利用开源的移动开发框架,将已经训练好的心电检测模型移植到手机等移动终端上,实现模型的实时检测和预测。 四、工作计划 根据研究目标和研究方法,本研究项目的工作计划如下: 1.第一阶段:(1个月) 调查和梳理相关文献,确定研究方向和内容。 2.第二阶段:(2个月) 搜集心电数据,进行数据预处理和清洗,建立数据集,确定诊断规则和准则。 3.第三阶段:(3个月) 基于机器学习方法,设计和实现移动端心电检测模型,并进行参数调整和优化。 4.第四阶段:(2个月) 利用开源开发框架,将心电检测模型移植到手机等移动设备上,进行实际应用模拟测试和评估。 5.第五阶段:(2个月) 整理和分析实验结果,撰写论文,进行答辩。 五、预期成果 1.能够实现移动终端上的心电检测,为用户提供便捷的心脏健康体检服务。 2.能够基于深度学习等算法,识别和分析心电信号,在较短时间内给出评测结果。 3.促进医疗信息化和健康管理系统的发展,提高诊疗效率和方便度,为民众提供更好的健康服务。