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MIT

转眼，接触医疗信号方向已经四个月，上一篇博客2月底写的，当时还在了解如何从MIT-BIH数据库中下载心电信号，现在已经小小的有了些科研成果，这一路艰辛但也充实。

该文，我们讨论一个心电数据分类的问题：Inter-patient Or Intra-pateint

（1）.  Inter-patient ：对不同的病人（recors）进行特征提取和分类。

（2）.  Intra-patient ：直接对所有 records 中的数据进行随机分配，一部分为训练集，另外为测试集。

我们可以看到，（1）inter-patient 数据分类更符合实际，具有实际意义。但目前中文文章大多数还是使用 （2）intra-patient 方法，虽然这样分类精确度高，但它是通过训练同一个病人的部分心拍，再对同一个病人的其余心拍进行测试，来实现的高精确度分类。因此这种方式是不合理的，不符合实际情况。当然外文文章也出现了相同的分类问题，不过现在外文文章已经出现了不少 inter-patient 文章，如果想要具体了解可以检索：inter-patient , AAMI 等关键词。

（1） inter-patient 数据分类方法，我们根据AAMI标准，将48条记录中的44条取出，22条作为训练集，22条作为测试集。同时，我们还将15类心脏病分为五大类。具体细节如下：



根据这样的数据分类标准，我们就能更好的对病人进行ECG分类，也更具有实际的意义。也希望大家以后都使用这种合理的数据分配方法，使我们的算法更具有针对性，算法之间的分类性能也能更好的比较。




MIT

转眼，接触医疗信号方向已经四个月，上一篇博客2月底写的，当时还在了解如何从MIT-BIH数据库中下载心电信号，现在已经小小的有了些科研成果，这一路艰辛但也充实。

该文，我们讨论一个心电数据分类的问题：Inter-patient Or Intra-pateint

（1）.  Inter-patient ：对不同的病人（recors）进行特征提取和分类。

（2）.  Intra-patient ：直接对所有 records 中的数据进行随机分配，一部分为训练集，另外为测试集。

我们可以看到，（1）inter-patient 数据分类更符合实际，具有实际意义。但目前中文文章大多数还是使用 （2）intra-patient 方法，虽然这样分类精确度高，但它是通过训练同一个病人的部分心拍，再对同一个病人的其余心拍进行测试，来实现的高精确度分类。因此这种方式是不合理的，不符合实际情况。当然外文文章也出现了相同的分类问题，不过现在外文文章已经出现了不少 inter-patient 文章，如果想要具体了解可以检索：inter-patient , AAMI 等关键词。

（1） inter-patient 数据分类方法，我们根据AAMI标准，将48条记录中的44条取出，22条作为训练集，22条作为测试集。同时，我们还将15类心脏病分为五大类。具体细节如下：



根据这样的数据分类标准，我们就能更好的对病人进行ECG分类，也更具有实际的意义。也希望大家以后都使用这种合理的数据分配方法，使我们的算法更具有针对性，算法之间的分类性能也能更好的比较。




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