Resumen

Este trabajo tuvo como objetivo analizar las características del electrocardiograma (ECG) y la clasificación de la señal de pacientes con enfermedad coronaria (EC) diagnosticada mediante angiografía coronaria, con el fin de proporcionar una base teórica para la adopción clínica de imágenes de ECG. 106 pacientes con EC que fueron admitidos en el hospital XXX desde el 15 de enero de 2019 hasta el 30 de mayo de 2020, se sometieron a terapia de intervención coronaria, y se registraron sus indicadores de ECG durante la operación. Luego, se aplicó el algoritmo LetNet-SoM diseñado en este trabajo, así como los algoritmos tradicionales GoogLeNet y SqueezeNet, a la clasificación de ECG de los pacientes. Se encontró que una parte de la onda de ECG (QRS) y el intervalo corregido Q-T (QTC) de los pacientes después del tratamiento eran más altos que antes del tratamiento (), pero el intervalo PR, el intervalo RR, el intervalo Tpeak-Tend (TpTe) y el intervalo

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Analizar; Electrocardiograma; Pacientes; Algoritmo LetNet-SoM; Clasificación; CHD
• Keywords:Analyze; Electrocardiogram; Patients; LetNet-SoM algorithm; Classification; CHD