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该研究设计了一个个性化健康诊断系统,包括可穿戴式心电图设备、移动应用程序和后端服务器,可以对用户的心电信息进行持续监测,并提供个性化的健康警告/反馈。研究提出了一种利用心电信号准周期特征的有损信号压缩方法,并训练了一个基于ResNet的AF诊断器,在测试中取得了较好的效果,F1得分最高可达87.31%。

基于深度神经网络的 12 导联心电图的房颤综合风险预测

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-28T00:00:00Z
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