Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain <\/p>\n
El an\u00e1lisis de electrocardiograma (ECG) automatizado para la detecci\u00f3n de arritmias desempe\u00f1a un papel fundamental en la prevenci\u00f3n y el diagn\u00f3stico tempranos de enfermedades cardiovasculares. <\/p>\n
Debido a los ritmos an\u00f3malos variables y la distribuci\u00f3n del ruido, la extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas potentes de las se\u00f1ales de ECG sin procesar para la detecci\u00f3n de enfermedades detalladas sigue siendo un desaf\u00edo. <\/p>\n
La mayor\u00eda de los estudios anteriores depend\u00edan de segmentos de se\u00f1al de una sola escala o del latido del coraz\u00f3n, que ignoraban la informaci\u00f3n complementaria subyacente de diferentes escalas en el aspecto espaciotemporal de la se\u00f1al de ECG de m\u00faltiples derivaciones. <\/p>\n
Un equipo de investigaci\u00f3n dirigido por el Prof. FAN Jianping y el Prof. LI Ye de los Institutos de Tecnolog\u00eda Avanzada de Shenzhen (SIAT) de la Academia de Ciencias de China propuso un nuevo m\u00e9todo de an\u00e1lisis de ECG basado en el aprendizaje profundo para evitar resultados insatisfactorios. Precisi\u00f3n de reconocimiento de m\u00faltiples arritmias. <\/p>\n
Este estudio se public\u00f3 como una sugerencia de los editores en IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics el 13 de abril. <\/p>\n
A diferencia de los enfoques de detecci\u00f3n de ECG existentes que consideran solo la informaci\u00f3n del latido del coraz\u00f3n o de la se\u00f1al de escala \u00fanica , se formula una nueva arquitectura de red neuronal convolucional de fusi\u00f3n multiescala profunda para la detecci\u00f3n de arritmias. La arquitectura de red dise\u00f1ada emple\u00f3 optimizaci\u00f3n de funciones de escala m\u00faltiple e integr\u00f3 aprendizaje de p\u00e9rdida m\u00faltiple simult\u00e1neamente. <\/p>\n
Para el an\u00e1lisis de ECG, las caracter\u00edsticas de escala cruzada de segmentos con diferentes tama\u00f1os fueron extra\u00eddas por m\u00faltiples n\u00facleos de convoluci\u00f3n con diferentes campos receptivos. Adem\u00e1s, se utiliz\u00f3 la atenci\u00f3n espacial para seguir extrayendo la informaci\u00f3n discriminatoria de la se\u00f1al. <\/p>\n
Los investigadores dise\u00f1aron una estrategia de optimizaci\u00f3n conjunta con m\u00faltiples p\u00e9rdidas de diferentes escalas, que no solo pod\u00eda aprender caracter\u00edsticas espec\u00edficas de la escala, sino tambi\u00e9n realizar un aprendizaje acumulativo de caracter\u00edsticas complementarias de m\u00faltiples escalas durante el proceso de aprendizaje. <\/p>\n
El m\u00e9todo anterior ha realizado una discriminaci\u00f3n efectiva de nueve tipos de enfermedades de arritmia. Sobre la base de 9831 se\u00f1ales de ECG de 12 derivaciones, alrededor de 609 522 latidos, la precisi\u00f3n del reconocimiento de arritmia ha alcanzado el 83,8 %, lo que super\u00f3 a otros enfoques de \u00faltima generaci\u00f3n. Un ECG de 12 derivaciones pinta una imagen completa de la actividad el\u00e9ctrica del coraz\u00f3n mediante el registro de informaci\u00f3n a trav\u00e9s de 12 perspectivas diferentes.<\/p>\n
\u00abCon la ayuda de la fusi\u00f3n de caracter\u00edsticas de m\u00faltiples escalas, el m\u00e9todo propuesto destaca el \u00e1rea irregular relacionada en comparaci\u00f3n con otros enfoques La ubicaci\u00f3n del segmento del patr\u00f3n anormal es m\u00e1s precisa, lo que puede ayudar a los m\u00e9dicos a localizar y diagnosticar patrones anormales m\u00e1s r\u00e1pido y mejor, y luego mejorar la eficiencia y precisi\u00f3n del diagn\u00f3stico \u00ab, dijo el Dr. Wang Ruxin, primer autor del estudio. <\/p>\n
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Los cient\u00edficos califican la retinopat\u00eda diab\u00e9tica autom\u00e1ticamente mediante tecnolog\u00eda de aprendizaje autom\u00e1tico M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Ruxin Wang et al. Red neuronal de fusi\u00f3n multiescala profunda para la detecci\u00f3n de arritmias multiclase, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics (2020). DOI: 10.1109\/JBHI.2020.2981526 Proporcionado por la Academia de Ciencias de China Cita<\/strong>: Los cient\u00edficos proponen una red neuronal para la detecci\u00f3n de arritmias multiclase (11 de mayo de 2020) consultado el 31 de agosto de 2022 en https:\/\/medicalxpress.com \/news\/2020-05-scientists-neural-network-multi-class-arrhythmia.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain El an\u00e1lisis de electrocardiograma (ECG) automatizado para la detecci\u00f3n de arritmias desempe\u00f1a un papel fundamental en la prevenci\u00f3n y el diagn\u00f3stico tempranos de enfermedades cardiovasculares. Debido a los ritmos an\u00f3malos variables y la distribuci\u00f3n del ruido, la extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas potentes de las se\u00f1ales de ECG sin procesar para la detecci\u00f3n … Continuar leyendo \u00abLos cient\u00edficos proponen una red neuronal para la detecci\u00f3n de arritmias multiclase\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-27365","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27365","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=27365"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/27365\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=27365"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=27365"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=27365"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}