ABSTRACT Detta papper presenterar en automatisk bärbar elektrokardiogram (EKG) klassificering och övervakning system med staplad denoiserande autoencoder (SDAE). Vi använder en bärbar enhet med trådlösa sensorer för att få EKG-data, och skicka dessa EKG-data till en dator med Bluetooth 4.2. Därefter klassificeras dessa EKG-data av det automatiska systemet för klassificering av hjärtarytmier. För det första lär SDAE att ECG:s funktionsrepresentation är sparsam. Därefter används softmax regression för att klassificera EKG-slag. I finjusteringsfasen läggs ett aktivt lärande till för att förbättra prestandan. I den aktiva inlärningsfasen använder vi den metod som bygger på de djupa neurala nätverken bakre sannolikheter för att associera förtroende åtgärder för att välja de mest informativa prover. Brott-ties och modifierade brott-ties metoder används för att välja de mest informativa prov. Vi validerar den föreslagna metoden i den välkända MIT-BIH-arytmidatabasen och EKG-data från den bärbara enheten. Vi följer rekommendationerna från Association for the Advancement of Medical Instrumentation för klassmärkning och resultatpresentation. Resultaten visar att klassificeringen av vårt föreslagna tillvägagångssätt överträffar det mesta av de senaste metoderna.
Inkorporering av DNNs i medicin, studerades också i REF, där en automatisk bärbar elektrokardiogram (EKG) klassificering och övervakningssystem med staplad denoiserande autoencoder (SDAE) presenteras för hjärtarytmi upptäckt.
An Automatic Cardiac Arrhythmia Classification System With Wearable Electrocardiogram
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}