Questo libro spiega come una rete avversaria generativa profonda costruita su un ampio set di dati possa rilevare le aritmie in modo pi� accurato rispetto ai medici. Inoltre, l'estrazione delle caratteristiche � stata tradizionalmente considerata una componente essenziale della classificazione delle aritmie da elettrocardiogramma. Lo scopo di questa ricerca � esaminare la classificazione delle aritmie da ECG utilizzando una rete generativa avversaria profonda e densa. L'architettura GAN illustrata in questo libro puï¿ ...
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Questo libro spiega come una rete avversaria generativa profonda costruita su un ampio set di dati possa rilevare le aritmie in modo pi� accurato rispetto ai medici. Inoltre, l'estrazione delle caratteristiche � stata tradizionalmente considerata una componente essenziale della classificazione delle aritmie da elettrocardiogramma. Lo scopo di questa ricerca � esaminare la classificazione delle aritmie da ECG utilizzando una rete generativa avversaria profonda e densa. L'architettura GAN illustrata in questo libro pu� essere insegnata a produrre segnali ECG paragonabili a quelli del mondo reale. I risultati indicano che l'utilizzo di una strategia basata sulla sequenza per tutti i tipi di battito ECG migliora sostanzialmente l'area sotto la curva sul nostro set di test. L'architettura tradizionale non affronta naturalmente questa struttura e quindi soffre di una diminuzione delle prestazioni quando tale struttura � informativa. Questo libro confronta la tecnica proposta con l'analisi dei componenti di principio kernel con regressione vettoriale di supporto incrementale, la trasformata wavelet discreta con regressione vettoriale di supporto incrementale e la rete neurale rada generale. Dai risultati ottenuti, si conclude che la tecnica GAN proposta � superiore a questi tre metodi con un'accuratezza complessiva del 97,44%.
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