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Arrhythmieerkennung mithilfe der Generative Adversarial Network-Methode: Analyse und Interpretation von Arrhythmien - Softcover
Synopsis
In diesem Buch wird erläutert, wie ein tiefes generatives adversarisches Netzwerk, das auf einem großen Datensatz aufgebaut ist, Arrhythmien genauer erkennen kann als Ärzte. Darüber hinaus wird die Merkmalsextraktion traditionell als wesentlicher Bestandteil der Elektrokardiogramm-Arrhythmie-Klassifizierung angesehen. Ziel dieser Forschungsarbeit ist die Untersuchung der EKG-Arrhythmie-Klassifizierung mithilfe eines tiefen, dichten generativen adversarischen Netzwerks. Der in diesem Buch vorgestellten GAN-Architektur kann beigebracht werden, EKG-Signale zu erzeugen, die mit realen EKG-Signalen vergleichbar sind. Die Ergebnisse zeigen, dass die Verwendung einer sequenzbasierten Strategie für alle EKG-Schlagtypen die Fläche unter der Kurve auf unserem Testsatz erheblich verbessert. Die herkömmliche Architektur berücksichtigt diese Struktur nicht und leidet daher unter einer geringeren Leistung, wenn eine solche Struktur informativ ist. In diesem Buch wird die vorgeschlagene Technik mit der Kernel-Prinzipal-Komponenten-Analyse mit inkrementeller Support-Vektor-Regression, diskreten Wavelet-Transformationen mit inkrementeller Support-Vektor-Regression und allgemeinen spärlichen neuronalen Netzen verglichen. Aus den erzielten Ergebnissen wird geschlossen, dass die vorgeschlagene GAN-Technik diesen drei Methoden mit einer Gesamtgenauigkeit von 97,44 Prozent überlegen ist.
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Arrhythmieerkennung mithilfe der Generative Adversarial Network-Methode
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Verlag Unser Wissen Dez 2023, 2023
ISBN 10: 6206959805
ISBN 13: 9786206959809
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Taschenbuch
Seller: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germany
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Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 148 pp. Deutsch. Seller Inventory # 9786206959809
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Arrhythmieerkennung mithilfe der Generative Adversarial Network-Methode
Print on DemandSeller: moluna, Greven, Germany
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Condition: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Sanamdikar SanjayDr. Sanjay arbeitet derzeit als ausserordentlicher Professor am PDEAs College of Engineering in Manjari Pune, Maharashtra, Indien. Er verfuegt ueber insgesamt 21 Jahre Erfahrung in Wissenschaft und Forschung. Sein Buch . Seller Inventory # 1306968610
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Arrhythmieerkennung mithilfe der Generative Adversarial Network-Methode
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Seller: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany
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Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -In diesem Buch wird erläutert, wie ein tiefes generatives adversarisches Netzwerk, das auf einem großen Datensatz aufgebaut ist, Arrhythmien genauer erkennen kann als Ärzte. Darüber hinaus wird die Merkmalsextraktion traditionell als wesentlicher Bestandteil der Elektrokardiogramm-Arrhythmie-Klassifizierung angesehen. Ziel dieser Forschungsarbeit ist die Untersuchung der EKG-Arrhythmie-Klassifizierung mithilfe eines tiefen, dichten generativen adversarischen Netzwerks. Der in diesem Buch vorgestellten GAN-Architektur kann beigebracht werden, EKG-Signale zu erzeugen, die mit realen EKG-Signalen vergleichbar sind. Die Ergebnisse zeigen, dass die Verwendung einer sequenzbasierten Strategie für alle EKG-Schlagtypen die Fläche unter der Kurve auf unserem Testsatz erheblich verbessert. Die herkömmliche Architektur berücksichtigt diese Struktur nicht und leidet daher unter einer geringeren Leistung, wenn eine solche Struktur informativ ist. In diesem Buch wird die vorgeschlagene Technik mit der Kernel-Prinzipal-Komponenten-Analyse mit inkrementeller Support-Vektor-Regression, diskreten Wavelet-Transformationen mit inkrementeller Support-Vektor-Regression und allgemeinen spärlichen neuronalen Netzen verglichen. Aus den erzielten Ergebnissen wird geschlossen, dass die vorgeschlagene GAN-Technik diesen drei Methoden mit einer Gesamtgenauigkeit von 97,44 Prozent überlegen ist.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 148 pp. Deutsch. Seller Inventory # 9786206959809
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Arrhythmieerkennung mithilfe der Generative Adversarial Network-Methode : Analyse und Interpretation von Arrhythmien
Print on DemandSeller: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany
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Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - In diesem Buch wird erläutert, wie ein tiefes generatives adversarisches Netzwerk, das auf einem großen Datensatz aufgebaut ist, Arrhythmien genauer erkennen kann als Ärzte. Darüber hinaus wird die Merkmalsextraktion traditionell als wesentlicher Bestandteil der Elektrokardiogramm-Arrhythmie-Klassifizierung angesehen. Ziel dieser Forschungsarbeit ist die Untersuchung der EKG-Arrhythmie-Klassifizierung mithilfe eines tiefen, dichten generativen adversarischen Netzwerks. Der in diesem Buch vorgestellten GAN-Architektur kann beigebracht werden, EKG-Signale zu erzeugen, die mit realen EKG-Signalen vergleichbar sind. Die Ergebnisse zeigen, dass die Verwendung einer sequenzbasierten Strategie für alle EKG-Schlagtypen die Fläche unter der Kurve auf unserem Testsatz erheblich verbessert. Die herkömmliche Architektur berücksichtigt diese Struktur nicht und leidet daher unter einer geringeren Leistung, wenn eine solche Struktur informativ ist. In diesem Buch wird die vorgeschlagene Technik mit der Kernel-Prinzipal-Komponenten-Analyse mit inkrementeller Support-Vektor-Regression, diskreten Wavelet-Transformationen mit inkrementeller Support-Vektor-Regression und allgemeinen spärlichen neuronalen Netzen verglichen. Aus den erzielten Ergebnissen wird geschlossen, dass die vorgeschlagene GAN-Technik diesen drei Methoden mit einer Gesamtgenauigkeit von 97,44 Prozent überlegen ist. Seller Inventory # 9786206959809
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Arrhythmieerkennung mithilfe der Generative Adversarial Network-Methode | Analyse und Interpretation von Arrhythmien
Seller: preigu, Osnabrück, Germany
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Taschenbuch. Condition: Neu. Arrhythmieerkennung mithilfe der Generative Adversarial Network-Methode | Analyse und Interpretation von Arrhythmien | Sanjay Sanamdikar (u. a.) | Taschenbuch | 148 S. | Deutsch | 2023 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786206959809 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu. Seller Inventory # 128193785