Публикации по теме 'ecg'
Диагностика инфаркта миокарда с использованием сетей долгосрочной краткосрочной памяти (LSTM)
Диагностика инфаркта миокарда с использованием сетей долгосрочной краткосрочной памяти (LSTM)
Вступление
Пару месяцев назад Керас выпустил слои CuDNNLSTM и CuDNNGRU, которые представляют собой специальные реализации обычных уровней LSTM и GRU, поддерживаемые библиотекой NVIDIA cuDNN. Это означает, что если у вас есть доступ к графическому процессору CUDA, обучение повторяющихся нейронных сетей стало намного быстрее.
В этом посте я покажу простую реализацию сети LSTM, реализованную..
Глубокое обучение для интерпретации ЭКГ
На шаг ближе к диагностике с помощью искусственного интеллекта
С 1950-х годов электрокардиограммы в 12 отведениях остаются неинвазивным золотым стандартом для диагностики и оценки различных сердечно-сосудистых заболеваний, таких как аритмия, сердечные приступы или нарушения сердечной проводимости.
Прежде чем установить окончательный диагноз, врачи придерживаются системного подхода, состоящего из следующих параметров:
Темп Ритм Ось Волны (P / QRS / T) Интервалы и..
Определите звук сердца с помощью модели 2D сверточной нейронной сети (2D CNN)
Идентификация звука
Послушайте, чтобы понять, что звук, похожий на человеческий, или звук, присутствующий в естественной среде, может быть воспроизведен машиной с использованием методов искусственного интеллекта. Обучение с учителем — это один из методов ИИ, который обычно применяется в классификации и регрессии. В процессе классификации и регрессии модель строится перед обучением и обучением на огромном количестве размеченных обучающих наборов данных, которые могут состоять либо из..
Найдите V-ритм на электрокардиограмме (ЭКГ)
с использованием машинного обучения и предварительной обработки изображений
Цель этого проекта: Учитывая коллекцию изображений полос ЭКГ , найти расположение V-биений на каждом изображении. На графике ЭКГ регистрируется V-биение во время преждевременного сокращения желудочков в сердцебиении.
В этой статье объясняется, что я сделал, чтобы научить модель машинного обучения распознавать форму V-биения. Но перед этим изображения необходимо проанализировать и предварительно..