利用疾病特定的注意力基础深度学习模型进行心电图心律失常检测

原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于:

提出了一种新颖的针对短时心电图的疾病特异性注意力深度学习模型(DANet),包括软编码或硬编码波形增强模块,结合了预处理和两阶段监督训练,并应用于房室早搏检测问题,比基准模型表现出卓越的性能,可作为医生的诊断助手。

本文总结了2010年至2020年间应用深度学习模型于心电图(ECG)数据的研究,发现深度学习在心电图分析中有广泛应用,包括疾病检测、标注定位、睡眠分期、生物度量和去噪等。混合体系结构表现最佳,同时也提出了未来研究方向和挑战。

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