医学 AI

HexagonalWarriorMamba: Superior Threshold-Dependent Multi-label Classification of 12-Lead ECG Cardiac Abnormalities

HexagonalWarriorMamba: 12导联ECG心脏异常的阈值依赖多标签分类的更优方法

Huawei Jiang, Husna Mutahira, Shibo Wei, Jiahang Li, Vladimir Shin, Juneho Yi, Dongryeol Ryu, Wonyoung Park, Mannan Saeed Muhammad

机构 * Sungkyunkwan University, Department of Computer Science and Engineering（顺天乡大学计算机科学与工程系） ； Sogang University, Department of Computer Science and Engineering（成均馆大学计算机科学与工程系） ； Gwangju Institute of Science and Technology, Department of Biomedical Science and Engineering（全州科学技术院生物医学科学与工程系） ； Tianjin Normal University, School of Artificial Intelligence（天津师范大学人工智能学院） ； Financial University under the Government of the Russian Federation, Department of Artificial Intelligence（俄罗斯联邦金融大学人工智能系） ； Sungkyunkwan University, Department of Electrical and Computer Engineering（顺天乡大学电气与计算机工程系） ； Queen Mary University of London, School of Electronic Engineering and Computer Science（伦敦皇后玛丽大学电子工程与计算机科学学院） 纠错

专题命中 健康监测 ：diagnosis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出HexagonalWarriorMamba框架，通过将12导联ECG视为单通道2D图像而非传统1D时间序列，改进了传统深度学习模型在处理ECG信号长程依赖关系方面的不足，实现了对心脏异常的更优多标签分类。

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