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1、HansJournalofDataMining数据挖掘,2016,6(1),60-67PublishedOnlineJanuary2016inHans.http://www.hanspub.org/journal/hjdmhttp://dx.doi.org/10.12677/hjdm.2016.61008TheMobileMedicalServiceBasedontheAnalysisofAutomaticDiagnosisofHolterElectrocardiogramDataDonghaiHuang1,XiaoyaLi1,ChangjianTu21InstituteofAppliedMa
2、thematics,AcademyofMathematicsandSystemsScience,ChineseAcademyofSciences,Beijing2MicrocardioTechnologyCo.,Ltd.,BeijingthththReceived:Jan.7,2016;accepted:Jan.24,2016;published:Jan.27,2016Copyright©2016byauthorsandHansPublishersInc.ThisworkislicensedundertheCreativeCommonsAttributionInternationalLicen
3、se(CCBY).http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/AbstractInthispaper,weconsiderthemobilemedicalservicefromtheperspectiveofdiagnosisofelec-trocardiogram(ECG)signal,andexpecttopromotethedevelopmentofmobilemedicalservicethroughtheimplementationofautomaticdiagnosisofECG.Wefocusonthemainproblemduringt
4、heprocedureofimplementingtheautomaticdiagnosis,whichisillustratedwithECGclinicaldata.AndweproposeahierarchicalclusteringmethodbasedontreestructuretoimprovetheresultsofECGpatternclassification.ThesimulationresultsonclinicaldatacollectedbysmartdevicesuchasHolter,revealthatthetree-likehierarchicalclust
5、eringmethodcaneffectivelydetectabnormalheartbeatfromECGdataset.KeywordsElectrocardiogram,PatternClassification,AutomaticDiagnosis,MobileMedicalService基于Holter心电数据自动诊断的移动医疗服务112黄东海，李晓亚，涂昌建1中国科学院数学与系统科学研究院应用数学研究所，北京2北京微心百源科技发展有限公司，北京文章引用:黄东海,李晓亚,涂昌建.基于Holter心电数据自动诊断的移动医疗服务[J].数据挖掘,2016,6(1):60-67.http
6、://dx.doi.org/10.12677/hjdm.2016.61008黄东海等收稿日期：2016年1月7日；录用日期：2016年1月24日；发布日期：2016年1月27日摘要本文从心电图(ECG)信号自动诊断的角度切入移动医疗服务，期望以实现ECG自动诊断来带动移动医疗服务的发展。文中重点描述了实现自动诊断过程中面临的主要问题，并结合临床数据进行验证，提出以树结构层次聚类的方式提高ECG模式分类效果。在Holter临床数据上的实验结果表明，树形层次聚类法可以很好的找到数据集中的异常心拍。关键词心电图，模式分类，自动诊断，移动医疗服务1.引言移动医疗将医疗服务与互联网和移动互联网技术融合，
7、是现代医疗与健康管理服务的新形态。在移动医疗服务架构下，人们改变过去只能前往医院问诊的就医方式，而是可以实时实地获得医生的建议，以及与自身健康相关的诊断报告，甚至可以直接获得远程医疗，这在很大程度上节省了人们的就医时间和就医成本。移动医疗由于对传统医疗服务的颠覆性改变，发展十分迅速。在资本、技术和政策的多重因素推动下，如春雨掌上医生、大姨吗、康康血压等行业内的先发企业如雨后春笋班涌现，以BAT(百
