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ENACT-Heart

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TOOL · CL_342118 · Nov 5 · 05:00

新的ENACT-Heart模型使用CNN和ViT实现97.52%的心音分类准确率

研究人员开发了ENACT-Heart，一种用于分类心音的新型双分支集成模型。该系统结合了分析频谱图图像的Vision Transformer (ViT) 和处理波形可视化的卷积神经网络 (CNN)。该集成模型在PASCAL心音数据集上达到了97.52%的高准确率，优于单独的ViT和CNN模型。