A novel multichannel sparse convolutional autoencoder for electrocardiogram signal compression

Electrocardiogram (ECG) signal compression is paramount in continuously monitoring cardiac patients, as it reduces data storage and transmission costs. Deep neural networks, particularly autoencoders, offer significant potential for compressing ECG signals by mapping them to lower-dimensional spaces...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Journal of electrocardiology Ročník 93; s. 154125
Hlavní autoři:	Bekiryazıcı, Tahir, Damkacı, Mehmet, Aydemir, Gürkan, Gürkan, Hakan
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	United States Elsevier Inc 01.11.2025
Témata:	Cardiovascular Convolutional autoencoders ECG ECG compression Sparse autoencoders ECG ECG compression Sparse autoencoders Convolutional autoencoders
ISSN:	0022-0736, 1532-8430, 1532-8430
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!