基于神经模糊系统的无创血钾测量研究

本文介绍了一种整合模拟计算和深度学习的方法，用于心电图（ECG）心律失常分类。该方法利用硬件高效且完全模拟的心律失常分类架构，实现了低功耗下的高准确性。实验评估表明，该方法在患者内心律失常分类和心肌梗死（MI）分类方面具有很高的准确性。这种创新的方法为开发低功耗心律失常分类系统提供了一个有前景的途径。