A Novel Deep-Learning-Based Framework for the Classification of Cardiac Arrhythmia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular diseases (CVDs) are the primary cause of death. Every year, many people die due to heart attacks. The electrocardiogram (ECG) signal plays a vital role in diagnosing CVDs. ECG signals provide us with information about the heartbeat. ECGs can detect cardiac arrhythmia. In this article, a novel deep-learning-based approach is proposed to classify ECG signals as normal and into sixteen arrhythmia classes. The ECG signal is preprocessed and converted into a 2D signal using continuous wavelet transform (CWT). The time-frequency domain representation of the CWT is given to the deep convolutional neural network (D-CNN) with an attention block to extract the spatial features vector (SFV). The attention block is proposed to capture global features. For dimensionality reduction in SFV, a novel clump of features (CoF) framework is proposed. The k-fold cross-validation is applied to obtain the reduced feature vector (RFV), and the RFV is given to the classifier to classify the arrhythmia class. The proposed framework achieves 99.84% accuracy with 100% sensitivity and 99.6% specificity. The proposed algorithm outperforms the state-of-the-art accuracy, F1-score, and sensitivity techniques.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle