一种基于人工智能的心电图异常程度检测方法

一种基于人工智能的心电图异常程度检测方法，包括：对原始心电图数据去除低频噪声；根据去除低频噪声后的心电图信号，构建心电图时间序列异常检测模型；将去除低频噪声后的心电图信号分解为不同的低频成分和高频成分；对高频成分进行阈值处理，并重构心电图信号；对去除噪声干扰的心电图信号数据进行特征提取，得到心电图特征序列；将心电图特征序列输入至心电图时间序列异常检测模型进行模型参数估计，输出模型参数；根据估计的模型参数预测心电图特征序列的预测值，得出心电图异常得分。本发明通过智能引擎根据心电图信号自动构建心电图时间序列异常检测模型后，对模型参数进行调整，提高了心电图异常检测的精度和效率，并增强了泛化能力。