医学 AI

ECGLight: Compute-Light Framework For Paper ECG Digitization and Myocardial Infarction Screening

ECGLight：用于纸质心电图数字化和心肌梗死筛查的轻计算框架

Shreyasvi Natraj, Cyrus Achtari, Felice Gragnano, Andrea Milzi, Marco Valgimigli, Diego Paez-Granados

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Swiss Paraplegic Research（瑞士截瘫研究中心） ； University of Campania “Luigi Vanvitelli”（坎帕尼亚“路易吉·万维泰利”大学） ； University of Italian Switzerland, Cardiocentro Ticino Institute（意大利瑞士大学提契诺心脏中心研究所） 纠错

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

AI总结 针对偏远诊所因资源限制无法利用AI分析纸质心电图的问题，提出端到端轻量级设备端数字化到诊断管道，能将纸质心电图转换为校准信号并筛查病变，经数据集验证，准确率高且运行快，可普及纸质记录并提供决策支持。

Uncertainty-aware damage identification in short-span bridges via physics-informed variational autoencoder

通过物理信息变分自编码器进行短跨桥梁的不确定性感知损伤识别

Ana Fernandez-Navamuel, A. Javier Omella, Diego Zamora-Sanchez, David Pardo

机构 * Basque Center for Applied Mathematics (BCAM)（巴斯克应用数学中心） ； Departamento de Matematica Aplicada, Universidad de Zaragoza/IUMA（萨拉戈萨大学应用数学系/数学及其应用研究所） ； TECNALIA, Basque Research and Technology Alliance (BRTA)（特克纳利亚研究与创新中心，巴斯克科学与技术联盟） ； Department of Mathematics, University of the Basque Country (UPV/EHU)（巴斯克大学数学系） 纠错

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

AI总结 针对基于振动的土木基础设施损伤识别难题，提出物理信息高斯copula变分自编码器框架，嵌入数值特征值求解器并采用高斯copula，减少参数空间，验证表明能准确恢复后验分布，为桥梁损伤诊断提供可靠工具。