对于ECG信号,transformer可以将其分类为正常心律、早搏、房颤等不同类型。通过对大量ECG信号的学习,transformer能够捕捉到不同心律异常对应的信号特征变化,为医生的诊断提供辅助依据。在EEG信号分类中,可用于区分不同的脑电活动状态,如清醒、睡眠、癫痫发作等,帮助医生更好地了解患者的大脑功能状态。 2. 工业领域:工业...
python深色版本 class ECGDataset(Dataset): def __init__(self, data_file, transform=None): ...
提出了一种基于深度残差网络(D-ResNet)的ECG信号分类模型,可以准确区分正常和异常信号,并在MIT-BIH数据集上达到了较高的准确率、精确度和灵敏度。 在ECG信号分类中,采用了CNN和ResNet结合的架构,利用CNN的精度和ResNet的深度来提取信号特征,通过预处理步骤对信号进行了降噪处理,最终实现了较高的分类准确性。 FFC-...
研究人员针对心律失常检测难题,开展基于 Stockwell 变换的模型研究,模型准确率高,有助于提升诊断水平。 在心脏健康的领域中,心电图(ECG)就像是医生了解心脏 “小秘密” 的神奇工具。它通过记录心脏的电活动情况,帮助医生揪出各种心血管疾病的 “小尾巴”。不过,心律失常这种心脏节律异常的情况,却让医生们有些头疼。...
利用 EEG 基础模型,通过两级对齐策略(补丁级和序列级)分别处理局部和整体特征,并引入特征提取和对齐算法,有效对齐 EEG 与其他信号(EOG、ECG、EMG)的语义,以及适应多任务学习的方法同时处理多个生理信号任务以提高性能。 《EEGPT: Pretrained Transformer for Universal and Reliable Representation of EEG Signals》:...
创新性的Hadamard乘积融合模块和熵损失函数,有效解决了EEG信号的非平稳性问题。该技术有望推动精神障碍诊断从主观量表向客观生物标志物检测转变,为个性化治疗提供决策支持。未来计划整合心电(ECG)等多模态数据,进一步验证其在真实临床场景的应用价值。
需要从正常的时间序列中识别异常事件的出现。在工业界和医疗上有很多应用，例如：从ECG数据中检测心脏病...
ECG 2 100 100 152 2 JapaneseVowels 9 270 370 29 12 Libras 15 180 180 45 2 UWave 8 200 4278 315 3 KickvsPunch 2 16 10 841 62 NetFlow 2 803 534 997 4 PEMS 7 267 173 144 963 Wafer 2 298 896 198 6 WalkvsRun 2 28 16 1918 62数据预处理详细数据集处理过程参看 dataset_process....
【演示】使用TST(Time Series Transformer)分类时序数据-CPU版 86 0 16:48 App 【演示】用mWDN分类时序数据UCR LSST 86 0 16:08 App 【演示】使用InceptionTime分类时序数据 265 0 04:18 App 【演示】用GraphRAG分析西游记 816 0 06:50 App 【演示】用于多变量时间序列异常检测的去噪扩散掩模变换器模型DDMT...