An adaptive threshold-based semi-supervised learning method for cardiovascular disease detection

Deep cardiovascular disease (CVD) detection usually achieves good performance with large-scale labeled electrocardiograms (ECGs), but manual labeling of ECGs is tedious. Semi-supervised learning (SSL) aims to improve model performance through unlabeled data. In this study, an adaptive threshold-base...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Information sciences Ročník 677; s. 120881
Hlavní autoři:	Shi, Jiguang, Li, Zhoutong, Liu, Wenhan, Zhang, Huaicheng, Luo, Deyu, Ge, Yue, Chang, Sheng, Wang, Hao, He, Jin, Huang, Qijun
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier Inc 01.08.2024
Témata:	Adaptive threshold Cardiovascular disease detection Electrocardiogram (ECG) Semi-supervised learning (SSL) Cardiovascular disease detection Semi-supervised learning (SSL) Adaptive threshold Electrocardiogram (ECG)
ISSN:	0020-0255
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!