Novel interpretable Feature set extraction and classification for accurate atrial fibrillation detection from ECGs

心房颤动 计算机科学 人工智能 特征提取 模式识别(心理学) 集合(抽象数据类型) 特征(语言学) 数据挖掘 内科学 医学 语言学 哲学 程序设计语言
作者
Ruhi Sharmin,Melissa C. Brindise,Jibin Joy Kolliyil,Brett Meyers,Jiacheng Zhang,Pavlos P. Vlachos
出处
期刊:Computers in Biology and Medicine [Elsevier]
卷期号:179: 108872-108872
标识
DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108872
摘要

We present a novel method for detecting atrial fibrillation (AFib) by analyzing Lead II electrocardiograms (ECGs) using a unique set of features.
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