ChiCTR2400088271
尚未开始
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2024-08-14
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无
基于多尺度跨领域迁移学习的心电质量控制研究
基于多尺度跨领域迁移学习的心电质量控制研究
(1)应用人工智能多尺度跨学科迁移学习技术，建立快速高效、高质量 地进行不同级别心电图中心的质控基础模型，突破海量心电图质控技术方面的 瓶颈，解决政府关心的医疗质控这一国家重大需求，并为进一步推广应用提供 理论和技术支撑。 (2)建立适用于山西省质控需求的、满足医院质控要求的优化模型，并计算出评估指标。 (3)依据心电质控需要，建设我省的心电数据库。其架构数据集按照研 究需要分为操作的质控、图像采集的质控、诊断名称的质控及危急值的时效质 控等环节模型的开发建设。
连续入组
回顾性研究
无
无
山西省科技厅拨款
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300000
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2024-03-01
2027-02-01
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1. 纳入本研究的心电数据选取2019年3月至今的过去5年的数据。所有年龄段患者的数据均可纳入该研究。 2. 进行常规12导联心电图检查的所有就诊患者，对其记录的心电图数据完整（每个导联记录时间均不少于10秒），且未被严重干扰的心电图数据。；
请登录查看1)数据记录不完整或被严重干扰的信号； 2)不能准确进行人工标记的心电数据。；
请登录查看山西医科大学第二医院
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