Utilizing Machine Learning to Classify Type of Heartbeat in Athletes from Electrocardiogram Data
Este estudio presenta un marco de aprendizaje automático que utiliza un ensamble ponderado de modelos de aprendizaje profundo para clasificar con precisión los latidos cardíacos de atletas a partir de datos de ECG, logrando un alto rendimiento en la distinción de latidos ectópicos normales, supraventriculares y ventriculares para apoyar el cribado cardíaco escalable.