Název: Deep Convolutional Neural Network Model For Classification Of Atrial Fibrillation
Autoři: Budíková, Barbora
Typ dokumentu: Příspěvky z konference
Jazyk: cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: Atrial fibrillation is a very common heart pathology, which is usually detected from electrocardiogram (ECG). This article presents recognition of atrial fibrillation in ECG using deep convolutional neural network. Data used for training the network includes physiological ECG, atrial fibrillation and nine other pathologies. The detection is performed by algorithm in Python language and is being assessed by accuracy and F1 measure.
Klíčová slova: atrial fibrillation; convolutional neural network; detection; ECG
Zdrojový dokument: Proceedings I of the 26st Conference STUDENT EEICT 2020: General papers, ISBN 978-80-214-5867-3

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/200560

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-447612


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Konferenční materiály > Příspěvky z konference