Utilizing Machine Learning to Classify Type of Heartbeat in Athletes from Electrocardiogram Data
Este estudo apresenta um framework de aprendizado de máquina que utiliza um ensemble ponderado de modelos de aprendizado profundo para classificar com precisão os batimentos cardíacos de atletas a partir de dados de ECG, alcançando alto desempenho na distinção de batimentos ectópicos normais, supraventriculares e ventriculares para apoiar a triagem cardíaca escalável.