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使用Matlab或Python算法从长程动态心电数据中搜寻室性和室上性早搏
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伴随着穿戴式医疗、物联网等技术的发展，长程动态心电监测越来越具备大规模应用的可能， 在心血管疾病早期筛查中扮演至关重要的作用。 近几十年来发展的心律失常检测算法在公开的静态心电数据库上取得了非常高的精度， 然而，针对含有不可预期噪声的动态心电数据，算法准确度仍有相当的提升空间。 为此， CPSC 2020 聚焦在长程动态单导心电数据中两种重要的心律失常检测—室性和室上性早搏。 第三届2020年中国生理信号挑战赛（CPSC 2020）旨在鼓励开发从24小时动态单导联ECG记录中搜索PVC和SPB的算法。最近的一项研究证实，在动态嘈杂的ECG数据库中进行测试时，所有常见的QRS检测算法都无法获得80％的检测精度。在今年的挑战中，主办方提供了一个新的ECG数据库，其中包含来自临床心律失常患者的长期嘈杂的ECG记录，以鼓励参与者开发更有效，更可靠的PVC和SPB检测算法。 竞赛网址http://2020.cpscsub.com/提供了详细的参赛要求和训练集数据。这个竞赛是免费参赛的，前三名还可以获得联想集团赞助的大额奖金。 感兴趣的同学可以试试！ |
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nono20099楼
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