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生物医学信号处理中的机器学习

1.机器学习在生物医学信号处理中的应用概述

在生物医学信号处理领域，机器学习技术已经成为了不可或缺的工具。从心电图（ECG）信号的分类到脑电图（EEG）信号的异常检测，从医学影像的分割到基因序列的分析，机器学习在提高诊断准确性、减少人工干预、加速数据处理等方面发挥着重要作用。本节将介绍机器学习在生物医学信号处理中的常见应用场景和基本方法。

1.1常见应用场景

心电图（ECG）信号分类：通过机器学习算法对ECG信号进行分类，可以识别不同的心律失常类型，如房颤、室颤等。

脑电图（EEG）信号分析：用于检测癫痫发作、识别脑电波