本发明提供一种基于人工智能模型的心脏疾病的检测方法，包括构建心电向量图和心电非线性系统动态图的深度学习识别模型及构建心脏动态病理特征的量化数据、生物化学数据、人体生理信息数据和临床信息数据的机器学习分类模型等，并对不同模型识别分类所得心脏疾病结果赋以相应权重值，获得心脏疾病检测的综合判定结果。本发明提供的心脏疾病的检测方法，解决了心脏电活动连续的动态信号的模型处理方法、多病理特征量化数据的模型化分析及相同疾病在不同模型下的融合判断等方面的技术难题。本发明所述心脏疾病的检测方法提升了心脏疾病检测的准确率和检测效率，且随着扩充进数据库中不同类型病理特征的指标数据的增多，诊断效果会随之不断提升。
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来源：北方有色网
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