DeepECG:使用深度学习检测房颤-源码

上传者: 42134097 | 上传时间: 2021-06-19 17:13:28 | 文件大小: 703KB | 文件类型: ZIP
深度心电图 基本概述 具有深度概率模型的心房颤动检测。 后端应用程序。 使用进行模型训练和测试。 依存关系 需要以下依赖项。 Python 用法 我已经为您进行了培训。 您可以使用dirichlet_model文件夹中保存的模型立即进行预测。 但是请确保根据您的路径更改direchlet_model/checkpoint中的路径。 如果您想自己再次训练,请运行以下笔记本文件: ,下载并开始训练。 请注意,在1000个纪元内,训练将花费一些时间。 我在Tesla K80上花费了大约8-9个小时。 对于我正在从事的项目,我创建了一些shell文件和python文件来转换和预测东西。 要预测图像是否为AF(心房颤动): predict 它将返回类似这样的内容 [ { 'target_pred' : { 'A' : 0.021675685 ,

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