Attention-Based Convolutional Denoising Autoencoder for Two-Lead ECG Denoising and Arrhythmia Classification

This article presents a fast and accurate electrocardiogram (ECG) denoising and classification method for low-quality ECG signals. To achieve this, a novel attention-based convolutional denoising autoencoder (ACDAE) model is proposed that utilizes a skip-layer and attention module for reliable recon...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE transactions on instrumentation and measurement Ročník 71; s. 1 - 10
Hlavní autoři:	Singh, Prateek, Sharma, Ambalika
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York IEEE 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Arrhythmia Arrhythmias atrial fibrillation (AF) Cardiac stress tests Classification Codes Convolution convolutional neural network (CNN) denoising autoencoder (DAE) electrocardiogram (ECG) Electrocardiography Feature extraction Modules Noise reduction Random noise Recording Signal quality Signal to noise ratio
ISSN:	0018-9456, 1557-9662
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!