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使用智能手表收集的光电容积脉搏信号进行多类心律失常分类
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一种基于注意力机制的深度状态空间模型，用于检测心律失常。通过将光电脉搏图信号转化为心电图波形，并在MIMIC III数据库上进行评估，证明了该方法的有效性和效率。
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关键要点
- 提出了一种基于注意力机制的深度状态空间模型。
- 该模型将光电脉搏图信号转化为心电图波形。
- 模型旨在通过光电脉搏图监测补充心电图的准确性，以检测房颤。
- 在MIMIC III数据库的55个受试者上进行了评估。
- 定量和定性的实验结果证明了方法的有效性和效率。
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