15、基于IoMT的深度信念网络医疗监测系统与机器学习心脏病诊断

基于IoMT的深度信念网络医疗监测系统与机器学习心脏病诊断

在当今科技飞速发展的时代，医疗领域也在不断引入新的技术和方法，以提高医疗服务的质量和效率。其中，物联网（IoT）和机器学习（ML）技术的结合，为医疗监测和疾病诊断带来了新的突破。本文将介绍基于IoMT的深度信念网络医疗监测系统以及机器学习在心脏病诊断中的应用。

1. 医疗监测系统架构

该医疗监测系统主要由传感器和Raspberry Pi 3 Model B组成。传感器用于收集患者的临床数据，如心率、血压和脉搏等。这些数据通过互联网传输到服务器，并存储在云端。医生可以通过手机或电脑访问这些数据，实时了解患者的健康状况。在紧急情况下，患者还会通过邮件收到通知，以便及时获取处方。

2. 心电图数据预处理

心电图（ECG）是监测心脏活动的重要手段。为了准确分析ECG数据，需要进行预处理。本文采用了Pan-Tompkins算法，该算法主要包括以下几个步骤：
- 带通滤波（Band Pass Filtering） ：通过考虑正常QRS波的频率范围，减少ECG信号中的噪声，如肌肉收缩、电缆干扰和T波干扰等。传输功率范围为5 - 35 Hz，采用Butterworth IIR滤波器进行高低通滤波。
- 微分运算（Derivative Operator） ：通过计算信号的导数，识别QRS波的陡峭斜率，从而区分QRS波和其他ECG波形。
- 平方运算（Squaring） ：对信号进行平方运算，使信号变为正数，并突出QRS波的高频特征，同时消除P波和T波的小波动。
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