研究人员提出AmpRatioNet用于非经静脉ICD心电筛查

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   arXiv 机器学习

   用于非经静脉 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

   研究人员提出用于非经静脉 ICD 筛查的 24 小时动态框架与一维卷积神经网络 AmpRatioNet，直接分析 ECG 信号以预测过度感知风险。基于 89 名患者共 4,605 个标注片段评估，AmpRatioNet-SE 指标全面领先，在易过度感知片段上的误差增幅比传统算法小多达 14 倍。该框架将 S-ICD 筛查拓展至 24 小时，并为 EV-ICD 建立了可行筛查路径。

当前热度 9·可比范围峰值 9（10月30日 15:00）·近 24 小时可比范围变化 –

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