Jun, 2023

心血管疾病多标签预测的半监督学习：多数据集研究

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 基于心电图的心血管疾病检测的计算高效半监督学习

    基于心电图（ECG）进行心血管疾病检测的深度学习系统在自动化领域面临的主要挑战是标记稀缺问题。我们提出了一种高计算效率的半监督学习范式（FastECG），以提供具有强大计算效率和鲁棒性的 ECG 心血管疾病检测方法，并在四个 ECG 数据集上展示了其优于现有方法的性能。

    Jun, 2024

  • 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

  • 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

  • CardioLearn：基于云的心电图心脏疾病深度学习服务

    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。

    Jul, 2020

  • 多视角学习方法提升自动 12 导联心电图诊断性能

    本文研究使用深度学习方法对心电图进行自动诊断，并提出了基于多视角学习和数据增强技术的集成方法，取得了优于现有技术的表现，F1 分数达到 0.840。

    Jul, 2022

  • 用弱监督技术实现心电图数据的经济建模

    利用多个弱监督源学习诊断异常心跳的诊断模型，不需要在单个数据点上使用真实标签，并使用估算标签训练竞争分类器。

    Jan, 2022

  • 基于多实例学习的心电图风险分层

    本文提出一种使用机器学习从原始心电图 (ECG) 信号学习患者心血管死亡风险的方法，该方法通过采用多元实例学习框架从原始 ECG 信号中学习表征，并在 5000 名患者数据集上证明其可以准确地预测患者在 30、60、90 和 365 天内心血管死亡风险，优于现有的风险因子评估方案。

    Dec, 2018

  • 通过心脏核磁共振的知识转移解锁心电图的诊断潜力

    提出了自监督的对比学习方法，实现了从心电图数据中进行心脏筛查和疾病诊断。

    Aug, 2023

  • 使用自监督学习的多模态多导联心电图心律失常分类

    本论文提出了基于自监督学习技术的多模态心电图分类方法，利用单模态 ECG 的时间序列和频谱信息，以及 SSL-pre-stream 任务和 down-stream 任务结合的方式实现。在评估这种方法的有效性时，使用 12 导联 PhysioNet 2020 数据集进行了十折交叉验证。

    Sep, 2022

  • 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