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Atrial fibrillation classification based on convolutional neural networks

机译:基于卷积神经网络的心房颤动分类

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摘要

BackgroundThe global age-adjusted mortality rate related to atrial fibrillation (AF) registered a rapid growth in the last four decades, i.e., from 0.8 to 1.6 and 0.9 to 1.7 per 100,000 for men and women during 1990–2010, respectively. In this context, this study uses convolutional neural networks for classifying (diagnosing) AF, employing electrocardiogram data in a general hospital.
机译:背景技术在过去的40年中,与房颤相关的全球按年龄调整的死亡率出现了快速增长,即1990-2010年期间,男性和女性的发病率分别为每十万分之0.8至1.6和0.9至1.7。在这种情况下,本研究使用卷积神经网络对AF进行分类(诊断),并在综合医院采用心电图数据。

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