时空分割 该存储库包含的随附代码 。 变更记录 2020-05-19自提交以来，最新的Minkowski引擎不需要明确的缓存清除，并且可以更有效地使用内存。 2020-05-04：正如Thomas Chaton在上指出的那样，我还发现训练脚本包含一些错误，这些错误使模型无法达到使用最新MinkowskiEngine的Model Zoo中描述的目标性能。 我正在调试错误，但是发现错误有些困难。 因此，我从另一个私有创建了另一个git repo ，该达到了目标性能。 请参阅以获得ScanNet培训。 一旦发现错误，我将更新此存储库，并将SpatioTemporalSegmentation-ScanNet与该存储库合并。 抱歉，添麻烦了。 要求 Ubuntu 14.04或更高版本 CUDA 10.1或更高版本 pytorch 1.3或更高版本 python 3.6或更高版本 GCC 6或更高 安装 您需要通过pip或anaconda安装pytorch和 。 点子 MinkowskiEngine通过分发，可以通过pip进行简单安装。 首先，按照安装pytorch。 接下来，安装openbl

使用2-D卷积神经网络对ECG心律失常进行分类。 使用2-D卷积神经网络对ECG心律失常进行分类。 这是本文的一种实现： : 该模型在MIT-BIH心律失常数据集上进行了训练。 在NVIDIA Tesla GPU上训练模型花费了60个小时。 这是模型权重的链接： : 该模型可以检测出6种类型的心律失常，即： 房性早搏（APC） 左束支传导阻滞（LBB） 节奏拍（PAB） 室性早搏（PVC） 右束支传导阻滞（RBB） 心室逃逸跳动（VEB） 该模型还可以预测ECG是否正常。 因此，模型可以预测7个类别。 使用模型 您可以从上面提到的链接下载模型。 运行main.py并提供所需的目录。 您可以输入一个CSV心电图文件或分段心电图节拍图像作为输入。 通常，您会得到一个带心电信号的csv文件。

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