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AmpliNetECG12：一种基于SoftMax的轻量级相对幅度增强架构用于12导联ECG分类
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内容提要
本研究提出了一种新型深度学习架构AmpliNetECG12，旨在快速准确地检测心脏疾病。该模型通过改进激活函数和共享卷积核权重，降低了复杂性，准确率达到84%，在心律失常分类中表现优异，具有临床应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种新型深度学习架构AmpliNetECG12。
- 该模型旨在快速准确地检测心脏疾病，尤其在计算资源有限的情况下。
- 利用改进的激活函数aSoftMax和共享卷积核权重的方法，降低了模型复杂性。
- 实验结果显示，该模型在心脏疾病诊断中的准确率达到84%。
- 在心律失常分类中，该模型展现出卓越的预测能力。
- AmpliNetECG12具有显著的临床应用潜力。
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