在心电图的读取过程中，图像的清晰度与噪声的抑制是关键，传统方法往往依赖于人工目视检查，这不仅耗时且易受主观因素影响，而今，图像处理技术如滤波、增强和机器学习算法的应用，为心电图的自动化解读提供了新的可能。
通过应用先进的图像滤波技术，如小波变换或中值滤波，可以有效去除心电图中的基线漂移和随机噪声，使心跳波形更加清晰可辨，图像增强技术则能通过调整对比度和亮度，突出心跳特征，使微小的异常变化也无所遁形，而机器学习算法，特别是深度学习，能够从大量心电图数据中学习特征，自动识别和分类各种心脏节律异常，其准确率已接近甚至超过人类专家水平。
图像处理技术的不断优化，正逐步提升心电图解读的精度与效率，为心脏疾病的早期诊断与治疗提供了强有力的支持。
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