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从大致正常心电图预测冠状动脉重度狭窄的人工智能模型

薛政凯 耿世佳 郭少华 穆冠宇 徐伟伦 洪申达 陈康寅

实用心电学杂志2023，Vol.32Issue(1)：8-14,7.
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实用心电学杂志2023，Vol.32Issue(1)：8-14,7.DOI:10.13308/j.issn.2095-9354.2023.01.002

从大致正常心电图预测冠状动脉重度狭窄的人工智能模型

Artificial intelligence models for predicting severe coronary stenosis from apparently normal ECGs XUE

薛政凯 1耿世佳 2郭少华 1穆冠宇 1徐伟伦 3洪申达 4陈康寅5

作者信息

  • 1. 300211 天津,天津市心血管病离子与分子机能重点实验室,天津医科大学第二医院心脏科,天津心脏病学研究所
  • 2. 230088 安徽 合肥,安徽心之声医疗科技有限公司
  • 3. 100020 北京,北京哈特瑞姆医疗技术服务有限公司哈特瑞姆-心之声联合实验室
  • 4. 100191 北京,北京大学健康医疗大数据国家研究院
  • 5. 300072 天津,天津大学精密仪器与光电子工程学院
  • 折叠

摘要

关键词

心电图/冠心病/人工智能/深度学习/迁移学习

分类

社会科学

引用本文复制引用

薛政凯,耿世佳,郭少华,穆冠宇,徐伟伦,洪申达,陈康寅..从大致正常心电图预测冠状动脉重度狭窄的人工智能模型[J].实用心电学杂志,2023,32(1):8-14,7.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(62102008) （62102008）

天津市科委科技重大专项与工程项目(18ZXBHSY00180) （18ZXBHSY00180）

实用心电学杂志

2095-9354

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