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在当今社会，心脏疾病已经成为影响人类健康的主要因素之一。心电图（ECG）作为一种常见的临床检测手段，在心脏健康检测中扮演着至关重要的角色。然而，由于心脏疾病种类繁多，ECG信号的差异性也极其复杂，因此如何准确、高效地检测异常心电图成为了当前的研究热点之一。
本课题致力于基于生物信号处理的方法，设计一种可靠的心电图异常检测算法，旨在提高心脏疾病的早期诊断率，从而及时采取相应的治疗措施，保障患者的健康。通过对大量心电图数据的收集和分析，结合信号处理的理论与技术，设计出一种能够准确识别异常心电图的算法模型，为医生提供更准确、及时的诊断依据。
在研究方法上，本课题将首先使用数字信号处理技术对心电图信号进行预处理，包括滤波、特征提取等步骤，以消除干扰和突出异常特征。其次，借助机器学习算法，构建心电图异常检测模型，通过训练大量样本数据，使算法能够自动学习和识别不同类型的异常心电图，提高诊断准确性和效率。最后，运用交叉验证等方法对算法进行评估和优化，验证其在真实临床环境中的可行性和有效性。
预期研究结果将有助于提高心脏疾病的早期诊断率和治疗效果，减轻医疗系统的负担，提升人民群众的健康水平。此外，本研究还将为生物信号处理在医学领域的应用提供一种新思路和方法，具有一定的实践意义和科学价值。
综上所述，本课题将基于生物信号处理的心电图异常检测算法设计作为研究重点，通过理论和实践相结合的方式，致力于提高心脏健康检测的智能化水平，为相关领域的学术研究和临床实践提供有益的参考和借鉴。
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