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Mejorando la clasificación del electrocardiograma con múltiples conjuntos de datos y aprendizaje de transferencia remota

Autores: Chui, Kwok Tai; Gupta, Brij B.; Zhao, Mingbo; Malibari, Areej; Arya, Varsha; Alhalabi, Wadee; Ruiz, Miguel Torres

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Mejorando la clasificación del electrocardiograma con múltiples conjuntos de datos y aprendizaje de transferencia remota


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Bioingeniería

Palabras clave

Clasificación
Electrocardiograma
Aprendizaje de transferencia
Algoritmos de aprendizaje profundo
Conjuntos de datos
Rendimiento

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 37

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La clasificación del electrocardiograma es crucial para diversas aplicaciones como el diagnóstico médico de enfermedades cardiovasculares, el nivel de daño cardíaco y el estrés.

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