Utilizing Machine Learning to Classify Type of Heartbeat in Athletes from Electrocardiogram Data
Diese Studie präsentiert ein Framework des maschinellen Lernens, das ein gewichtetes Ensemble aus Deep-Learning-Modellen nutzt, um Herzschläge von Athleten aus EKG-Daten präzise zu klassifizieren, wobei eine hohe Leistungsfähigkeit bei der Unterscheidung zwischen normalen, supraventrikulären und ventrikulären ektopischen Schlägen erreicht wird, um ein skalierbares kardiales Screening zu unterstützen.