VizECGNet: 多模态训练和知识蒸馏用于心血管疾病分类的可视化心电图图像网络
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。使用打印的心电图图像诊断多种心血管疾病的多模态深度学习架构 VizECGNet 表现出更高的精确度、召回率和 F1-Score，与基于信号的心电图分类模型相比有 3.50%、8.21% 和 7.38% 的改善。
本研究介绍了CardioLearn，一种用于心脏疾病检测的深度学习云服务。该服务解决了传统ECG模型的诊断误差问题，并设计了便携式智能硬件设备和移动程序，方便随时检测心脏疾病。
