AmpRatioNet：深度学习用于非经静脉 ICD 24 小时筛查
原文标题：Deep learning for non-transvenous ICD screening: tailored neural network architectures, extended experiments, and explainability
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arXiv 论文针对皮下 ICD 与血管外 ICD 的过感知风险，提出 24 小时动态筛查框架与直接处理心电信号的 1D 卷积网络 AmpRatioNet。基于 89 名患者 4605 段标注数据评估，AmpRatioNet-SE 各项指标均领先，且在易过感知片段上的误差增幅比传统峰值标注算法小至多 14 倍。该工作首次在 EV-ICD 队列中做 T:R 分析。
- 问题
- 非经静脉ICD仅用10秒心电筛查，无法覆盖24小时过感知风险变化。
- 方法
- 提出24小时动态筛查框架与直接处理心电信号的1D卷积网络AmpRatioNet。
- 结果
- 在89名患者4605段数据上各项指标领先，易过感知片段误差增幅比峰值标注算法小至多14倍。
- 影响
- 为医疗器械筛查提供端到端深度学习替代方案，减少不适当放电风险。
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