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    AIWIN 心电图智能诊断Baseline【线上0.719】

    今天老肥和大家分享的是AIWIN的秋季赛-心电图智能诊断竞赛的任务一Baseline方案,线上与线下验证得分均为0.719,采用的是单模树模型。...赛题背景 心电图是临床最基础的一个检查项目,因为安全、便捷成为心脏病诊断的利器。每天都有大量的心电图诊断需求,但是全国范围内诊断心电图的专业医生数量不足,导致很多医院都面临专业心电图医生短缺的情况。...由于心电图数据与诊断的标准化程度较高,相对较易于运用人工智能技术进行智能诊断算法的开发。...赛题任务与数据 本赛题任务一为要求针对心电图输出二元(正常 v.s 异常)分类标签,评价指标为F1,心电数据的单位为mV,采样率为 500HZ,记录时长为 10 秒,存储格式为 MAT;文件中存储了 12...Baseline方案 每个样本心电图的数据的形状为(12,5000), 一个非常直观的思路便是将其进行分导联采样再将所有导联展平作为训练的原始数据避免特征维度过大。

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    中科大实现非接触心电图实时监测:基于毫米波雷达+AI技术

    12月5日消息,据中国科学技术大学官网消息,该校吴曼青院士团队陈彦教授、孙启彬研究员等人实现了基于毫米波雷达的非接触人体心电图实时监测,突破了100余年来心电图仅能通过接触式传感器获取的局限。...△毫米波非接触心电图实时监测 心血管疾病是全球第一大致死疾病,每年约有1860万人因此失去生命。...心电图(ECG)监测一直被视为临床诊断心血管疾病的金标准之一,在疾病早期诊断发现以及后续治疗过程中均有极高的临床价值。...,随后利用深度神经网络模型建模心脏机械活动与电活动之间的非线性映射关系,通过数据驱动的方式求解该域转换问题,并实现从RF输入到ECG输出的端到端重建映射,最终还原出心电ECG波形。...在使用这些数据来训练和测试他们的人工智能后,研究人员发现,与带电极的标准心电图监测技术相比,该方法的实现了时间中位数精度误差小于14毫秒,形态中位数精度大于90%的非接触ECG监测性能。

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