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...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Journal of electrocardiology Jg. 93; S. 154125
Hauptverfasser:	Bekiryazıcı, Tahir, Damkacı, Mehmet, Aydemir, Gürkan, Gürkan, Hakan
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	United States Elsevier Inc 01.11.2025
Schlagworte:	Cardiovascular Convolutional autoencoders ECG ECG compression Sparse autoencoders ECG ECG compression Sparse autoencoders Convolutional autoencoders
ISSN:	0022-0736, 1532-8430, 1532-8430
Online-Zugang:	Volltext
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