1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在医学影像分析领域展现出巨大潜力，心电图(ECG)作为一种无创、便捷的心脏疾病诊断方法，其智能化识别逐渐成为研究热点。
传统的ECG分析依赖于人工判读，存在着效率低、主观性强等问题，而智能化识别系统则可以自动、高效、准确地识别心电图中的异常信息，辅助医生进行诊断。
然而，目前大量的心电图数据仍然以纸质形式存储，这些宝贵的历史数据难以被数字化，更无法直接用于训练和评估智能识别系统。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，纸质心电图的数字化和智能识别逐渐成为研究热点，国内外学者在该领域取得了一定的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在纸质心电图数字化方面进行了一些探索，主要集中在图像预处理、心电信号提取等方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将针对纸质心电图的特点和数据采集难点，研究高效、准确的图像预处理和心电信号提取方法，并开发一套完整的纸质心电图智能识别系统数据采集子系统。
1. 主要内容
1.纸质心电图特点分析:研究纸质心电图的类型、特点以及数据采集过程中存在的难点，例如纸张老化、噪声干扰、基线漂移等，为后续算法设计提供依据。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：1.需求分析与文献调研:深入分析纸质心电图数据采集需求，查阅国内外相关文献，了解现有技术路线和研究进展，为系统设计提供参考。
2.数据采集系统总体设计:确定系统架构，包括硬件平台搭建和软件算法开发。
硬件平台将选择合适的图像采集设备和信号处理模块；软件算法将采用图像处理、模式识别等技术，实现图像预处理、心电信号提取和R波峰值点检测。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.针对性强:针对纸质心电图的特点和数据采集难点，研究高效、准确的图像预处理和心电信号提取方法，提高纸质心电图数字化质量。
2.系统完整:开发一套完整的纸质心电图智能识别系统数据采集子系统，实现从图像采集、预处理到心电信号提取的完整流程。
3.算法优化:对传统的图像处理和心电信号提取算法进行优化改进，提高算法在纸质心电图数据采集中的效率和精度。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 陈晨,王彩霞,赵艳,等.基于深度学习的纸质心电图自动识别方法研究进展[J].中国医疗设备,2022,37(01):108-112.
[2] 李宏,李晓燕.基于改进U-Net的纸质心电图心拍识别[J].电子测量技术,2023,46(03):127-133.
[3] 许文竹,李明,杜晓刚,等.基于深度学习的纸质心电图心电信号质量评价研究进展[J].中国数字医学,2022,17(11):1-5 11.
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