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Computing in cardiology
Computing in cardiology
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新的ECGQuest基准测试用于评估和微调心脏病学解释的LLM · 已跟踪2个来源
研究人员开发了ECGQuest，这是一个旨在评估和微调专门用于心电图（ECG）解释的语言模型的新基准测试。该数据集包含从医学参考资料和会议记录中生成的21,000多个真/假问题。评估显示，GPT-5在零样本设置下表现最佳，优于通用和医学专业模型。微调较小的开源模型可显著提高其准确性，其中一个五模型集成实现了最高性能。
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人工智能助力心音分类，用于心血管疾病检测
研究人员开发了一种新颖的方法，利用多模态和多通道心音数据对心血管疾病进行分类。通过结合传统的信号处理与WaveGrad和DiffWave等去噪扩散模型，他们创建了一个增强型数据集。然后，该数据集被用于微调基于Wav2Vec 2.0的分类器，在各种数据集上取得了最先进的性能，包括单通道心电图（PCG）、同步的PCG和心电图（ECG）信号，以及来自可穿戴背心的多通道PCG（mPCG）。