arXiv cs.LG· Bartosz Morawski, Samuel J. Ward, Alex Touze, Lin-Thiri Toon, Paul R. Roberts, John Paisey, Alain B. Zemkoho·· 4 天前AI 评分33
面向非静脉 ICD 筛查的深度学习：定制神经网络架构、扩展实验与可解释性分析
Deep learning for non-transvenous ICD screening: tailored neural network architectures, extended experiments, and explainability
AI 导读
AmpRatioNet 是直接处理心电图信号的 1D 卷积神经网络，用于非静脉植入式心律转复除颤器（ICD）的 24 小时动态筛查以降低过度感知风险。基于 89 名患者的 4,605 个标注片段测试，AmpRatioNet-SE 各项指标均表现最优，易过度感知片段的误差增幅比传统算法小最多 14 倍。该方案突破了 S-ICD 的单次 10 秒筛查限制，并为 EV-ICD 提供了可行筛查路径。
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