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matlab归零码功率谱源码-physionet:卷积神经网络从单导联心电图检测心房颤动
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2021-05-19
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matlab归零码功率谱原始码问题陈述 该项目的目标是实现一种深度学习算法,该算法将单通道手持式ECG设备的心电图(ECG)记录分为四个不同的类别:正常窦性心律(N),房颤(A),其他心律(O ),或者太吵而无法分类(〜)。 该模型是由论文指导的由Zihlmann等人撰写。 在作者对的贡献之后发表的。 心房颤动(AF)是一种常见的心律失常,影响了超过270万美国人。 这种心律失常与明显的发病率相关,缺血性中风的风险增加了4到5倍。 AF通常是沉默的,患者偶尔会出现中风,这是心律不齐的最初表现。 其他患者有令人不安的症状,例如心pit或头晕,但传统的监测方法无法确定心律不齐。 尽管该问题很重要,但AF检测仍然很困难,因为它可能是偶发性的。 因此,定期采样心率和节律可能有助于在这些情况下进行诊断。 当两个电极中的每一个都握在手中时,移动式ECG设备能够记录单导联等效ECG。 AliveCor为2017年PhysioNet / CinC挑战赛慷慨捐赠了总计12186张ECG录音。 项目包中的文件 该项目包包含以下文件: physionet_readme.ipynb:具有工作代码的此READM
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physionet-master
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physionet-checkpoint.ipynb 579KB
physionet_generator.py 3KB
physio_small.h5 13.05MB
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physionet_Readme.ipynb 578KB
physionet.ipynb 579KB
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mat2hdf5.m 2KB
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CNNforECGclassification_model.ipynb 75KB
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