Feb, 2024

噪声节拍值得 16 个字：用于微控制器的低功耗心律失常分类的微型 Transformer

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TL;DR通过只使用 6k 个参数的微型 Transformer 模型，本文在 MIT-BIH 心律失常数据库上达到了 98.97％的识别准确率，并通过在低功耗微控制器设备上进行高效执行的 8 位整数推理，证明了其适用于可穿戴监测解决方案。
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发现论文，激发创造
  • ECGformer：利用 Transformer 进行心电图心跳心律失常分类

    通过使用变压器模型 (ECGformer)，我们发展了一种用于分类心电图数据中各种心律失常的方法，结果表明该方法非常有效。

    Jan, 2024

  • 低功耗可穿戴平台上基于卷积 - 循环神经网络的心律失常检测

    本研究旨在优化低功耗传感技术在医疗保健中的应用，通过使用机器学习和神经网络的方法对生理信号进行监测和识别，提高传感设备的临床价值，并在使用嵌入式处理器 nRF52 时实现低功耗高精度计算。

    Jan, 2020

  • EKGNet：一种 10.96μW 完全模拟神经网络用于患者内心律失常分类

    我们提出了一种整合模拟计算和深度学习的方法用于心电图（ECG）心律失常分类。我们提出了 EKGNet，一种硬件高效且完全模拟的心律失常分类架构，其在低功耗下实现了高准确性。该架构利用亚阈值区操作的晶体管的能量效率，消除了模数转换器（ADC）和静态随机存取内存（SRAM）的需求。系统设计包括一种新颖的模拟顺序乘积累加（MAC）电路，可以减轻过程、供电电压和温度的变化。对 PhysioNet 的 MIT-BIH 和 PTB 诊断数据集的实验评估表明，该方法的有效性，分别实现了 95% 和 94.25% 的平均平衡准确性，用于患者内心律失常分类和心肌梗死（MI）分类。这种创新的方法为开发低功耗心律失常分类系统在生物医学应用中提供了一个有前景的途径。

    Oct, 2023

  • 节拍对节拍：用循环神经网络分类心律失常

    利用带有注释的 12,186 个单引导 ECG 记录数据集，我们构建了一种多样化的循环神经网络 (RNNs) 集成，以区分正常窦性心律、房颤、其他类型的心律失常和信号过于嘈杂难以解释。通过注意力机制，使我们的模型具有高度可解释性，并在看不见的测试集（n = 3,658）上实现了 0.79 的平均 F1 得分，同时也达到了最先进的分类性能。

    Oct, 2017

  • ECG 心跳分类：深度可迁移表示

    本研究提出了一种基于深度卷积神经网络的心跳分类方法，能够根据 AAMI EC57 标准准确分类五种不同的心律失常，并且将所学知识迁移到急性心肌梗死分类任务中，通过在 PhysionNet 的 MIT-BIH 和 PTB 诊断数据集上的实验证明，该方法在心律失常和急性心肌梗死分类中的平均准确率分别为 93.4％和 95.9％。

    Apr, 2018

  • 揭示心跳特征：采用视觉转换器方法解释心电图信号中的可解释性房颤检测

    发展了一种基于远程患者监测的穿戴式单导联心电图（ECG）设备的视觉变换方法，可以识别房颤并鉴别正常窦律和窦性心动过缓。

    Feb, 2024

  • 基于超轻量级二值神经网络的心律失常分类器

    本研究提出了一种超轻量的二进制神经网络（BNN），该网络基于心电图信号能够实现 5 类和 17 类心律失常的分类，其实现了最小的已知存储空间，并在 17 类分类中实现了最优的准确性，证明了深度学习在医疗保健行业，特别是在可穿戴医疗设备中的潜力。

    Apr, 2023

  • 掩码变压器用于心电图分类

    本研究提出了一种名为 MTECG 的有用的掩模 Transformer 方法，将掩模自编码器应用于心电图时间序列，实验结果在心电图分类中表现显著优于最新的算法。

    Aug, 2023

  • 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

  • 基于自旋电子学 IoT 传感器的磁心电图应用中的 AI 辅助噪声处理

    通过使用磁心电图技术和深度学习算法，我们为物联网 IoT 健康监测提出了一种低功耗、便携、非侵入式的解决方案，可以有效地处理生物磁信号中的低频噪声并检测心血管疾病。

    Nov, 2019