基于深度学习的12导联心电图重建方法研究 -- 知识铺
抽象的
12 导联心电图 (ECG) 对于评估患者决策至关重要。然而,能够获取完整 12 导联心电图的便携式心电图设备却很少。首次提出了一种基于深度学习的方法来重建 Frank 导联的 12 导联心电图(V X 、 V Y 和 V Z )或 EASI 导联(V ES 、V AS 和 V AI )。名为 M2Eformer 的创新心电图重建网络由 2D-ECGblock 和 ProbDecoder 模块组成。
2D-ECGblock 模块根据频率能量自适应地将 EASI 导联分割为多个周期,将 1D 时间序列转换为表示周期内和周期间变化的 2D 张量。
ProbDecoder模块旨在提取Probsparse自注意力并实现目标线索的一步输出。
比较使用 Frank 导联记录和重建的 12 导联心电图的实验结果表明,M2Eformer 在公共数据库上优于传统的心电图重建方法。
在本研究中,利用自建数据库(10名健康个体+15名患者)对EASI导联重建的心电图进行临床诊断验证。
随后,三位心脏病专家对使用 EASI 重建的心电图和记录的 12 导联心电图进行了双盲诊断实验。
三位心脏病学专家的总体诊断共识率达到96%,表明EASI重建12导联心电图在促进心脏病诊断方面具有显着效用。
关键词:12导联心电图重建; EASI引导系统;深度神经网络;心电图。
人物
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参考
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- 62071241/国家自然科学基金委
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- 原文作者:知识铺
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