Age and Sex Estimation Using Artificial Intelligence From Standard 12-Lead ECGs

Sex and age have long been known to affect the ECG. Several biologic variables and anatomic factors may contribute to sex and age-related differences on the ECG. We hypothesized that a convolutional neural network (CNN) could be trained through a process called deep learning to predict a person'...

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Veröffentlicht in:Circulation. Arrhythmia and electrophysiology Jg. 12; H. 9; S. e007284
Hauptverfasser: Attia, Zachi I, Friedman, Paul A, Noseworthy, Peter A, Lopez-Jimenez, Francisco, Ladewig, Dorothy J, Satam, Gaurav, Pellikka, Patricia A, Munger, Thomas M, Asirvatham, Samuel J, Scott, Christopher G, Carter, Rickey E, Kapa, Suraj
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: United States 01.09.2019
Schlagworte:
ISSN:1941-3084, 1941-3084
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