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MambaCapsule: 利用蝰蛇胶囊网络实现透明心脏疾病诊断的电生理学诊断
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一种整合模拟计算和深度学习的方法，用于心电图（ECG）心律失常分类。该方法利用硬件高效且完全模拟的心律失常分类架构，实现了低功耗下的高准确性。实验评估表明，该方法在患者内心律失常分类和心肌梗死（MI）分类方面具有很高的准确性。这种创新的方法为开发低功耗心律失常分类系统提供了一个有前景的途径。
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关键要点
- 提出了一种整合模拟计算和深度学习的方法用于心电图（ECG）心律失常分类。
- 开发了 EKGNet，一种硬件高效且完全模拟的心律失常分类架构。
- 该架构在低功耗下实现了高准确性，利用亚阈值区操作的晶体管的能量效率。
- 消除了模数转换器（ADC）和静态随机存取内存（SRAM）的需求。
- 系统设计包括新颖的模拟顺序乘积累加（MAC）电路，减轻过程、供电电压和温度的变化影响。
- 在 PhysioNet 的 MIT-BIH 和 PTB 诊断数据集上进行实验评估，分别实现了 95% 和 94.25% 的平均平衡准确性。
- 该方法为开发低功耗心律失常分类系统在生物医学应用中提供了有前景的途径。
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