Utilizing Machine Learning to Classify Type of Heartbeat in Athletes from Electrocardiogram Data
Cette étude présente un cadre d'apprentissage automatique qui utilise un ensemble pondéré de modèles d'apprentissage profond pour classifier avec précision les battements cardiaques d'athlètes à partir de données ECG, atteignant une haute performance pour distinguer les battements normaux, supraventriculaires et ventriculaires ectopiques afin de soutenir un dépistage cardiaque évolutif.