Shreyasvi Natraj

新AI框架可数字化纸质心电图，用于远程心脏病发作筛查

研究人员开发了ECGLight，一个轻计算框架，旨在数字化纸质心电图（ECG）打印件并筛查心肌梗死（MI）。该设备端系统将智能手机拍摄的心电图转换为校准的12导联信号，即使在连接性或计算资源有限的远程诊所也能进行诊断。该框架在PTB-XL数据集上实现了95.51%的心肌梗死检测准确率，在ECG-Matrix数据集上实现了88.89%的氧耗心肌梗死（OMI）检测准确率，并且在纯CPU资源下每份心电图的运行时间不到30秒。