Aug, 2023

基于压缩机的房颤检测分类

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TL;DR用压缩器为基础的文本分类方法应用于房颤检测的任务，通过应用正规化压缩距离于 RR 间期序列和 k - 最近邻分类器的配置，以及最优窗口长度，我们取得较好的分类结果，该方法在生物医学数据和连续的随机序列中具有应用潜力。
atrial fibrillationaf detectioncompressor-based text classificationnormalised compression distancebiomedical data
发现论文，激发创造
  • 使用机器学习的端到端优化心律失常检测流水线，适用于超边缘设备

    提出了一种在超边缘设备上进行实时心房颤动检测的高准确度、资源高效的分类器方法，该方法采用了精确的信号特征工程，可以消耗更少的内存、更快的速度以及更高的检测准确率。

    Nov, 2021

  • 利用可穿戴设备进行原始传感器数据端到端深度学习的心房颤动检测

    本文提出了一种使用卷积 - 循环神经网络和长短期记忆的架构来实时处理和分类数字传感器数据，其中使用穿戴式设备采集的 PPG 数据进行了 AFib 检测，结果表明该架构具有良好的准确性。

    Jul, 2018

  • 基于 K 边界残差卷积循环神经网络的房颤检测

    本文提出使用基于 K-margin 的残差卷积循环神经网络 (K-margin-based RCR-net) 通过动态数据增强和处理数据不足，训练出在处理噪声心电图 (ECGs) 时表现优秀的识别房颤的神经网络，并取得了 0.8125 的 F1NAOP 得分，比其他最先进的深度学习方法的表现高出 6.8%。

    Aug, 2019

  • 基于注意力机制的双向循环神经网络检测阵发性心房颤动

    提出了一种基于深度学习的注意力框架，用于从窗口序列中检测阵发性房颤，并证明了该方法在长期监测方面应用潜力巨大。

    May, 2018

  • 基于佩戴式心电监测系统、ECG 有损压缩方案和基于 ResNet 的房颤检测器的个性化心脏人群医疗研究

    本研究设计了一个个性化健康诊断系统，包括一个可穿戴式心电图设备、移动应用程序和后端服务器，可以对用户的心电信息进行持续监测，以提供个性化的健康警告 / 反馈，通过远程诊断和干预等方式支持与健康顾问的沟通。在此系统中，提出了一种利用心电信号准周期特征的有损信号压缩方法，设计并训练了一个基于 ResNet 的 AF 诊断器，该诊断器在测试中取得了较好的效果，F1 得分最高可达 87.31%。

    Jul, 2022

  • SiamAF：通过心电图和脉搏图信号学习共享信息以实现稳健的房颤检测

    通过提出新的 SiamAF 方法，该方法使用新颖的孪生网络结构和联合学习损失函数，能够从 PPG 和 ECG 信号中学习共享信息，并在预测房颤方面胜过基线方法，且较传统学习方法需要更少的训练标签。

    Oct, 2023

  • 卷积循环神经网络用于心电图分类

    本文介绍了两种针对心电图记录的深度神经网络架构，并通过 Physionet / CinC Challenge 2017 提供的房颤分类数据集对它们进行了评估。我们引入了 ECG 数据的简单数据增强方案，并证明了其在房颤分类任务中的有效性。我们发现，第二种架构优于第一种，在隐藏挑战测试集上获得了 82.1％的 F1 分数。

    Oct, 2017

  • 基于深度神经网络的 12 导联心电图的房颤综合风险预测

    通过神经网络模型识别出心电图中无明显房颤迹象但将来可能发展成房颤的患者，并使用生存模型确定了高风险和低风险患者的发病概率，为房颤风险评估提供了有价值且实用的决策辅助信息。

    Sep, 2023

  • 多类多标记心律失常的局部 - 全局时间融合网络与注意力机制

    提出了一种利用临床决策支持系统来检测和分类心律失常的框架，通过提取局部时空信息、全局模式提取以及局部 - 全局信息融合来进行心律失常检测和分类，同时在 MIT-BIH 心律失常数据库上得到了优于对比模型的结果。

    Aug, 2023

  • ECGNET: 深度视觉注意力学习在房颤检测中的应用

    本文通过引入双通道深度神经网络，分析 ECG 信号在检测房颤过程中的重要部位，从而更准确地检测心房颤动，并提高性能。

    Dec, 2018