Nowy wektor cech do klasyfikacji EKG z użyciem głębokiego uczenia
IntelITSIS 2023, s. 227-238
Streszczenie redakcyjne
Zmierzone czasy trwania i amplitudy fal EKG tworzą interpretowalny wektor cech dla klasyfikatora neuronowego. Eksperymenty obliczeniowe porównują klasyfikację na podstawie tych pomiarów cyklu serca z metodami przetwarzającymi pełny sygnał. Celem jest zrozumiałość danych wejściowych modelu dla lekarzy.
Opis bibliograficzny
Format cytowania wymagany przez czasopismo lub organizację sprawdź w rekordzie wydawcy.
Oleksii Kovalchuk, Pavlo Radiuk, Olexander Barmak, Sergii Petrovskyi, Iurii Krak. "A Novel Feature Vector for ECG Classification using Deep Learning". IntelITSIS 2023, pp. 227-238, 2023.
Sprawdź metodę w swoim zastosowaniu.
Opisz decyzję, którą ma wspierać Twój system, oraz dostępne dane. Ocenimy przydatność metody, określimy zakres prototypu i uzgodnimy sposób pomiaru jakości, czasu odpowiedzi oraz kosztu działania.