Cross-Interval Continuous Unification Model for Abnormal Heart Rhythm Detection Using ECG Signals
Notice bibliographique
Résumé
Electrocardiogram (ECG) signals observed from wearable sensing devices follow a cyclic and continuous pattern for detecting heart-related diseases.Signal processing for medical psychological vital observation identifies the random or irregular rhythms guided by machine learning and artificial intelligence techniques.In this article, a Cross-Interval Continuous Unification Model (CICUM) is introduced to identify such irregular rhythms in continuous observation intervals.This model is backboned by a two-layer neural network for continuity verification and signal correlation.The first layer is used to identify discontinuous sequences between fixed signal sensing intervals.The second layer is responsible for correlating the peak and lower-order signal pulses with the normal and abnormal ECG training inputs.In the first layer, the continuous time interval metric is used to identify discontinuities that are converged using identified signal iterations.In the second layer, the variations between high and low pulses are used to train the neural network for precise abnormal signal detection.Therefore, the proposed model unifies cross intervals and signal correlations between abnormal and normal sequences to detect heart-related diseases from irregular psychological signals.The CICU improves the sequence classification, detection accuracy, and continuity verification by 14.71%, 8.91%, and 11.82% respectively for the maximum sequences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».