Abstract-Vi presenterar en "mix-of-experts" (MOE) metod för att utveckla anpassade elektrokardigram (EKG) beat clasfier i ett försök att ytterligare förbättra prestanda EKG bearbetning och att erbjuda individualiserad sjukvård. En liten skräddarsydd klassificering är utvecklad baserat på korta, patientspecifika EKG-data. Den kombineras sedan med en global klassificeringsapparat, som är anpassad till en stor EKG-databas med många patienter, för att bilda en MOE-klassificeringsstruktur. Testad med MIT/BIH arytmi databas, observerar vi betydande prestandaförbättring med hjälp av detta tillvägagångssätt. Index Terms-ECG beat klassificering, MIT/BIH databas, blandning av experter, neurala nätverk, patientanpassning.
Al REF föreslog en blandning av experter metod för patientanpassade hjärtslag klassificering.
A patient-adaptable ECG beat classifier using a mixture of experts approach
{'venue': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}