使用深度学习进行ECG纸记录数字化和诊断-研究论文
心电图（ECG）是检测心脏问题的最重要工具之一。 直到今天，大多数心电图记录都可以纸质形式获得。 手动评估ECG纸质记录可能既困难又耗时。 如果我们将此类纸质ECG记录数字化，则可以进行自动诊断和分析。 这项工作旨在将ECG纸质记录转换为一维信号，并使用深度学习对心脏相关问题进行准确诊断。 基于深度学习的二值化的准确性为97％。 此类数字化纸质ECG记录的进一步基于深度学习的诊断方法的准确性为94.4％。 这些数字化的ECG信号也可用于各种研究组织，因为可以从保存的纸质ECG记录中确定和诊断心脏问题的趋势。
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