До прозорого ШІ в медицині: виявлення аритмій за ЕКГ із застосуванням пояснюваного глибокого навчання
Technologies, т. 13, № 1, стаття 34
Стислий огляд дослідження
Послідовність обробки ЕКГ визначає R-піки, класифікує три послідовні серцеві цикли модифікованою CNN і пояснює прогнози через клінічно зрозумілі ознаки. На MIT-BIH оцінюють якість класифікації аритмій. Наведена точність стосується цього набору даних, а не проспективної клінічної перевірки.
Бібліографічне посилання
Формат цитування для вашого видання чи організації звірте із записом у видавця.
Oleksii Kovalchuk, Oleksandr Barmak, Pavlo Radiuk, Liliana Klymenko, Iurii Krak. "Towards Transparent AI in Medicine: ECG-Based Arrhythmia Detection with Explainable Deep Learning". Technologies, Vol. 13, No. 1, Article 34, 2025. https://doi.org/10.3390/technologies13010034
Перевірте метод на вашій задачі.
Опишіть рішення, яке має підтримувати ваша система, та дані, з якими вона працює. Оцінимо придатність методу, визначимо обсяг прототипу й погодимо, як перевірити якість, час відповіді та вартість його роботи.