WWWJul, 2020

CardioLearn：基于云的心电图心脏疾病深度学习服务

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TL;DR本研究呈现了我们在建立、训练和提供心脏疾病检测的深度学习云服务 CardioLearn 上的工作，该服务可提供公共服务方案，解决了传统 ECG 疾病检测模型存在的诊断率误差高的限制，我们也设计了一个便携式智能硬件设备及与之交互的移动程序，可以随时随地检测潜在的心脏疾病。
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发现论文，激发创造
  • LightX3ECG：三导联心电图分类的轻量级可解释深度学习系统

    本研究开发了一个新颖的深度学习系统，仅使用三个心电图导联就能准确识别多种心血管异常。

    Jul, 2022

  • 深度学习方法在心电图数据中的机遇与挑战：一项系统综述

    本文针对 2010 年至 2020 年间应用深度学习模型于心电图 (ECG) 数据的文献进行系统性总结，发现各种深度学习体系结构已被用于心电图分析任务，包括疾病检测 / 分类、标注 / 定位、睡眠分期、生物度量人类识别和去噪等，其中融合卷积神经网络和循环神经网络专家特征的混合体系结构表现最佳。同时，也指出了存在的挑战和问题，诸如可解释性、可扩展性和效率等方面，提出了未来可能的研究方向。

    Dec, 2019

  • 使用深度神经网络进行 12 导联心电图的自动诊断

    使用超过 200 万标记心电图的数据训练的深度神经网络模型，比心脏病学住院医生在识别 12 导联心电图上准确率高，F1 分数超过 80％且特异性高于 99％，这表明基于 DNN 的 ECG 分析可推广到 12 导联心电图上，可应用于标准临床实践中。

    Apr, 2019

  • 基于多模态对比学习的心血管疾病诊断：来自心电图（ECG）信号和患者元数据的分析

    本文探讨了对电心图 (ECG) 信号进行对比学习和深度学习的应用来诊断心血管疾病的方法。此应用可以在具有较少 ECG 导联的情况下提高诊断性能，并且证明了对比学习在此任务上的潜力。

    Apr, 2023

  • 心血管疾病多标签预测的半监督学习：多数据集研究

    提出一种多标记半监督学习模型 (ECGMatch) 来同时识别多种心血管疾病，包括心肌缺血、心室肥厚和心房颤动等，该方法通过神经网络模型结合众多技巧和模块，缓解了标签稀缺性、样本不均衡、未知数据上的性能问题，具有较高的鲁棒性和准确性。

    Jun, 2023

  • 心电图异常检测：通过自监督学习推进临床诊断

    通过利用正常心电图数据集进行自我监督的异常检测，该研究提出了一种新的心电图异常检测方法，结合遮蔽和恢复技术以及多尺度交叉注意模块，实现了对心脏异常的精确检测和定位，从而显著提高了现有模型的性能。

    Apr, 2024

  • 应用深度学习对急诊心电图进行心脏和除心脏疾病辨别

    该研究展示了一种单一模型在急诊科收集到的心电图数据上具备预测多种心脏和非心脏病症的能力，并提出将该模型作为筛查工具并纳入综合临床决策支持系统来高效地对患者进行分诊。研究强调了全面的心电图分析算法和开放式 MIMIC-IV-ECG 数据集的卓越性能，推动了心电图分析领域的重大进展。

    Dec, 2023

  • 变革心电图诊断：基于 Transformer 的深度学习模型在心血管疾病检测中的深入评估

    本文阐述了 Transformer 结构在心电图分类任务中的应用，总结了最新的 Transformer 模型并探讨了其应用中的挑战和未来的改进方向，为研究人员和从业者提供了宝贵的资源，旨在为心电图识别中的创新应用提供建议。

    Jun, 2023

  • 利用基于视觉的 Transformer 模型从心电图像中检测心脏疾病

    使用先进的视觉转换模型从心电图图像中检测心脏疾病，并与现有研究进行比较，结果显示该框架具有显著的分类结果。

    Oct, 2023

  • ECG-CL: 一种基于持续学习的全面心电图解释方法

    提出了一个多分辨率模型，利用局部形态信息和全局节奏信息，通过开发低分辨率高级语义信息，持续维持高分辨率低级语义信息，从而成功地从 ECG 细分中提取信息丰富的形态和节律特征，从智能可穿戴应用的角度，也确认基于单导联 ECG 的全面 ECG 解释算法的可能性。

    Apr, 2023