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基于深度神经网络的可穿戴心电图疾病自动诊断研究取得进展（图）
深度神经网络 可穿戴 心电图疾病 自动诊断
2019/7/11
近日，中国科学院深圳先进技术研究院数字所生物医学信息技术研究中心研究员李烨及其团队成员姚启航、王如心、樊小毛和刘记奎等针对可穿戴心电信号提出了一种基于时空特征融合的深度神经网络，实现了9类心律失常的自动分析诊断，有效提升了疾病自动分析的准确率。该成果以Multi-class Arrhythmia detection from 12-lead varied-length ECG using Atte...
This article explores the ability of multivariate autoregressive model (MAR) and scalar AR model to extract the features from two-lead electrocardiogram signals in order to classify certain cardiac ar...