【摘 要】
:
<正>心电图(electrocardiogram,ECG)因其无创无痛、价格低廉、简便快速等优点,成为临床上诊断疾病和评价心脏及全身状态最常用的工具之一。然而专业医务人员需要结合肉眼观察和丰富的个人经验出具心电图报告,耗费大量时间和精力且无法保证稳定的准确性。结合人工智能(artificial intelligence,AI),心电分析技术应运而生,并迅速引领了临床疾病诊疗、预后评估、结局预测及发
【基金项目】
:
国家自然科学基金(82270325);
论文部分内容阅读
<正>心电图(electrocardiogram,ECG)因其无创无痛、价格低廉、简便快速等优点,成为临床上诊断疾病和评价心脏及全身状态最常用的工具之一。然而专业医务人员需要结合肉眼观察和丰富的个人经验出具心电图报告,耗费大量时间和精力且无法保证稳定的准确性。结合人工智能(artificial intelligence,AI),心电分析技术应运而生,并迅速引领了临床疾病诊疗、预后评估、结局预测及发现新疾病特征等诸多领域的革新,本文将对人工智能心电分析技术在心脏疾病诊断和躯体状态评估中的应用进行评述。
其他文献
实事求是地说,英国文化协会是英国文化外交的主要执行机构。作为一个准政府组织,英国文化协会在传播英国文化、塑造英国形象和提高英国国际地位方面发挥着重要作用。此外,英国文化协会在语言传播方面有着突出的作用,这对英语世界语言地位的确立作出了巨大贡献。本文试图从文化外交的角度,深入探讨英国文化协会的语言传播策略、活动及其效果。此外,本文还试图分析英语语言传播的软实力功能以及其与软实力的关系。最后,本文将阐
20世纪60、70年代,嘻哈文化起源于美国纽约两大黑人聚居区(布朗克斯区和哈莱姆区)的底层非裔青年中。彼时的纽约种族隔离现象严重,美国政府故意无视隔都恶劣的生存状况,大幅削减福利支出,使得非裔青年陷入绝望。由DJ打碟、说唱乐、霹雳舞、涂鸦四大要素构成的嘻哈文化由此诞生。嘻哈文化继承了哈莱姆文艺复兴运动和黑人文艺运动对黑人身份与黑人文化的强调,并受到嬉皮士文化、多元文化主义的影响,体现出对主流文化价
问答系统在自然语言理解中发挥着重要作用,是评价对于数据集进行阅读理解相关能力的替代方式,具体的问答方式包括有:范围提取、多项选择和开放领域等等。然而这些数据集都有明显的限制:其一为缺乏数学推理,数学推理作为人类的智力技能,该考验可以进一步推动问答推理的发展;另一方面缺乏推理的可解释性。这些都阻碍着问答社区之后的发展。为了解决上述的缺陷,我提出了一个新的数据集——Noah QA。该数据集引入数学应用
本文从文化工业理论视角出发,结合上世纪美国流行音乐产业的发展,从生产、流通、消费三个阶段讨论了文化工业的特性和流行音乐产业被文化工业收编的过程。本文认为文化工业具有标准化、商品化、商业化、技术化、程式化、伪个性化六个特点。流行音乐在发展过程中呈现出的这些特点体现了它被文化工业收编的过程。其次,本文通过分析麦当娜的形象和音乐作品的文化反抗性质,并结合伯明翰学派关于工人阶级的理论思路讨论了文化工业内部
自2000年以来,国内伺服驱动技术飞速发展,实现了从无到有的转变,涌现出了一批优秀的民族企业。从技术水平及市场占有率的角度分析,本土品牌在中低端市场已经占据了一席之地,但是极限性能和智能化程度距离国外顶尖厂商尚有一定差距,高端伺服市场仍然被欧美和日系产品所占据。因此,高性能永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)交流(Alternating C
依据国家林业和草原局、农业农村部2021年9月发布的《国家重点保护野生植物名录》,查阅中国科学院华南植物园标本馆(IBSC)、华南农业大学林学与风景园林学院树木标本室(CANT)、中国数字植物标本馆(CVH)等馆藏标本,以及相关文献,结合近年来的野外调查记录,整理出新版广东省国家重点保护野生植物名录及地理分布数据,利用Arc GIS软件,对其分布格局进行分析。结果显示,广东省国家重点保护野生植物共
数据共享开放和流通是提升沉淀静态数据价值并转换为动态资产能力的一种实现方式,通过行业间的数据共享互换从而构建多维度且丰富的数字经济产业。在数据为核心的思想下,数据在共享交换过程中的安全性、便捷性以及多方权益的考虑将直接影响到该经济产业形态下参与各方的合作意愿度。在当前的解决方案中,更多的是将多方数据汇聚于中心化的存储网络,并通过远程调用实现数据的获取,此种方案存在数据同步困难、存储维护成本高以及数
按照人体由内及外的抽象结构顺序,分别从心脏电传导系统、心脏结构(包括瓣膜、心肌、冠状动脉等)、心脏外部其他系统等方面,列举人工智能(artificial intelligence, AI)特别是深度神经网络在心电分析领域的最新研究进展。本文介绍了AI心电分析技术在识别心律失常、电解质紊乱、心脏瓣膜病、冠心病及循环系统、消化系统等疾病方面的应用,还涉及其在个人身份识别领域的创新应用,以及迁移学习等A
强化学习是神经网络技术研究与应用的一个重要领域。强化学习算法主要被用于序列决策和智能体控制任务。在机器人控制、游戏AI和围棋等许多领域中,强化学习都得到了成功的应用。强化学习中的环境奖励对模型的训练起着关键的作用。然而,在很多运行环境中,算法经常会遇到奖励过于稀疏的问题。缺乏有意义的奖励信息会使模型难以高效地寻找到最优策略,这限制了部分场景中强化学习算法的实际应用。因此,研究稀疏奖励问题和其解决办
随着通信技术与互联网的普及,人们所接触到的数据量呈现指数级上涨,大部分都是未进行标注的数据并且数据结构呈现出多视图,图结构的特性。多视图聚类算法通过挖掘数据之间潜在的联系,将数据分为指定的簇,从而对数据进行有效的利用,以解决生产实践中的各种问题。多视图聚类算法可以大概分为基于传统机器学习和基于深度神经网络的聚类算法。受益于自表达模型和深度神经网络的强大特征表示能力,这些算法在许多任务中展现了良好的