简介：通过径向基函数神经网络的分析，对神经元脉冲电位信号提出了新的分类方法。对原始信号进行峰电位检测，获得脉冲电位信号样本，以主成分进行预分类，选取与类中心方差小的典型脉冲电位集合作为径向基网络的训练样本，让神经网络进行自适应学习，以实现对原始信号的分类。仿真结果表明，在对模拟的脉冲电位信号进行分类时此方法的错误率比主成分聚类法和形状聚类法小。多电极细胞外记录的海马神经元细胞电活动信号应用此方法分类也取得了较好的效果。
简介：目的探讨黄石市中心医院心电网络信息系统建设的解决方案。方法基于医院信息系统和良好的环境下,应用C／S架构模式，即由一个服务端、N个客户端和服务端进行相连并进行数据的交互处理，再在门诊、病房、体检、急诊等模式下试运行，分步运作，逐步实施心电信息综合管理系统。结果该系统极大缩短了患者就诊时间，提高了整个医院的运转效率，经济效益明显；提高了医生疾病诊断的精准性、医院的科研水平和强化了管理。结论心电网络信息系统的实施对医院、医生和患者三者均有极大的好处，应用效果好，成果明显，值得推广。
基于径向基函数神经网络的多电极阵列信号脉冲电位的分类
医院心电网络信息系统的实施与体会——以黄石市中心医院为例
