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基于深度学习的心电信号生成技术研究
1
作者
林铭俊
肖中举
+4 位作者
肖慧
张鑫
洪永
陈超敏
郑东宏
《现代仪器与医疗》
CAS
2023年第5期44-48,共5页
随着人工智能技术的快速发展,运用心电图自动诊断模型辅助临床诊断成为一大研究热点,但仍存在着心电医疗数据难以获取、样本不平衡、数据隐私限制与泄露等问题。而大型免费医疗数据集的出现以及深度生成模型的发展,使得生成高质量的心...
随着人工智能技术的快速发展,运用心电图自动诊断模型辅助临床诊断成为一大研究热点,但仍存在着心电医疗数据难以获取、样本不平衡、数据隐私限制与泄露等问题。而大型免费医疗数据集的出现以及深度生成模型的发展,使得生成高质量的心电数据成为解决上述问题的有效方法。本文介绍了三种深度生成模型,分别为变分自编码器、生成对抗网络和去噪概率扩散模型,对其原理与特点进行了归纳和总结,然后将深度生成模型在心电信号生成领域中的应用进行了系统的分析研究,最后讨论了人工智能技术在心电信号生成领域的发展前景与趋势。
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关键词
深度
生成
模型
心电信号生成
变分自编码器
对抗
生成
网络
去噪概率扩散模型
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职称材料
题名
基于深度学习的心电信号生成技术研究
1
作者
林铭俊
肖中举
肖慧
张鑫
洪永
陈超敏
郑东宏
机构
南方医科大学
南方医科大学
河源市人民医院设备科
出处
《现代仪器与医疗》
CAS
2023年第5期44-48,共5页
基金
广州市科技项目(2023B03J1337)。
文摘
随着人工智能技术的快速发展,运用心电图自动诊断模型辅助临床诊断成为一大研究热点,但仍存在着心电医疗数据难以获取、样本不平衡、数据隐私限制与泄露等问题。而大型免费医疗数据集的出现以及深度生成模型的发展,使得生成高质量的心电数据成为解决上述问题的有效方法。本文介绍了三种深度生成模型,分别为变分自编码器、生成对抗网络和去噪概率扩散模型,对其原理与特点进行了归纳和总结,然后将深度生成模型在心电信号生成领域中的应用进行了系统的分析研究,最后讨论了人工智能技术在心电信号生成领域的发展前景与趋势。
关键词
深度
生成
模型
心电信号生成
变分自编码器
对抗
生成
网络
去噪概率扩散模型
Keywords
Deep generative model
Synthetic ECG generation
Variational autoencoder
Generative adversarial network
Denoising diffusion probabilistic model
分类号
TH776 [机械工程—精密仪器及机械]
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度学习的心电信号生成技术研究
林铭俊
肖中举
肖慧
张鑫
洪永
陈超敏
郑东宏
《现代仪器与医疗》
CAS
2023
0
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