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利用高阶动态模态分解和视觉 Transformer 对小型数据集中的超声心动图图像进行自动心脏病理识别
提出了一种基于深度学习框架的自动心脏病理识别系统，该系统通过实时心脏超声图像序列进行分析，包括使用 HODMD 算法进行数据增强和特征提取，并在第二阶段使用 Vision Transformer（ViT）进行有效的从零开始训练，结果表明该系
PDF2 months ago
通过 ECG 数字孪生生成个性化心脏病检测
基于数字孪生技术的个性化心脏病检测模型可以生成高质量的心电图信号，并改善个性化心脏病检测，在保证隐私安全的前提下有效管理患者数据。
PDF3 months ago
深度学习技术与特征增强预测心脏疾病风险
该研究论文提出使用深度学习方法和特征增强技术评估患者是否有心血管疾病的风险，其结果优于其他最先进方法 4.4%，精度达到 90%，对于影响大量人口的疾病而言，这是一个显著的改进。
PDF5 months ago
心脏谱的相空间分析
研究了应用辅助相空间方法和心电信号诊断心脏疾病的两种不同 ECG 系统，通过分析时间序列图和相空间轨迹来计算分形维度 D，并发现较高的 D 值表明更多的随机性和信息，从而提供了有关心脏活动的有价值的信息。
PDFa year ago
ME-GAN：在心脏病情况下学习全景心电表示以进行多视角心电图像合成
本文提出了一种新型的面向疾病的生成对抗网络 ME-GAN 用于多视角心电图合成，实现了以疾病为条件的泛光心电表征，并将它们投影到多种标准视图上，同时还提出了一种新的度量标准 rFID 来评估合成心电图信号的质量。
PDF2 years ago
IJCAIMINA: 多级知识引导注意力模型用于心电信号建模
本研究提出了一种名为 MINA 的多级知识引导的注意力网络，可从 ECG 信号中预测心脏疾病，并通过多级注意力模型将医学知识和 ECG 数据结合起来，实现高度可解释性和较高的 PR-AUC 表现。
PDF5 years ago