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AIWIN 心电图智能诊断Baseline【线上0.719】

今天老肥和大家分享的是AIWIN的秋季赛-心电图智能诊断竞赛的任务一Baseline方案,线上与线下验证得分均为0.719,采用的是单模树模型。...赛题背景 心电图是临床最基础的一个检查项目,因为安全、便捷成为心脏病诊断的利器。每天都有大量的心电图诊断需求,但是全国范围内诊断心电图的专业医生数量不足,导致很多医院都面临专业心电图医生短缺的情况。...由于心电图数据与诊断的标准化程度较高,相对较易于运用人工智能技术进行智能诊断算法的开发。...赛题任务与数据 本赛题任务一为要求针对心电图输出二元(正常 v.s 异常)分类标签,评价指标为F1,心电数据的单位为mV,采样率为 500HZ,记录时长为 10 秒,存储格式为 MAT;文件中存储了 12...Baseline方案 每个样本心电图的数据的形状为(12,5000), 一个非常直观的思路便是将其进行分导联采样再将所有导联展平作为训练的原始数据避免特征维度过大。

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JS逆向】保姆级图文教程,获取某名片网js逆向后的真实数据!

下面带来本渣渣分享的保姆级图文教程,获取某名片网js逆向后的真实数据,后期会更新一系列的JS逆向反爬文章,欢迎关注本渣渣,同时强烈欢迎大佬哥大姐大带带本渣渣,真的学不会了。...抓包分析数据,ctrl+f 搜索关键字 encrypt_data 2.关键js文件 3.打开这段js文件 open in sources panel 4.解析js格式 5.解析后格式效果 6.ctrl...js代码未扣完全 未扣全的js代码段,一般运行js会报错,需要排查,当然前提是需要学习和熟悉一下js代码,console.log 打印输出多用! 一是代码未扣全,二是丢失参数,需要补齐!...文件 with open('demo.js', 'r',encoding='utf-8') as f: js_code = f.read() # 创建execjs的环境...-Python学习开发 https://mp.weixin.qq.com/s/UP3EiMIuUV5jSQZIP7FJ8A js逆向系列:企名片,获取js逆向后的真实数据!

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机器学习,流式IoT和医疗设备互联

[code1.png] 通过以上步骤,我们得到了一系列聚类中心图像构成的目录(catalog),我们可以用它来重建(reconstruct)一个心电图的数据,判断它与我们目录中的哪一个心电图波形最为相似...[results.png] 利用正常数据得到的模型对实时流数据进行处理 [normal.png] 为了将获得的真实心电图数据与上一步建模得到的正常心跳行为进行比较,当心跳波形到达左图中的绿色波形中的重叠区域时...将心电图数据解析为向量。 利用聚类模型得到当前时间窗中波形对应的正常波形类别。 用当前获得的类别id,32个实际心电图观测点以及32个重建得到的心电图数据点创建信息。...来构建实时的web应用展示观测到的心电图波形和重建的正常心电图数据。...[vertx.png] 异常检测 观测的心电图波形和预期的心电图波形之间的差值(绿色波形减去红色波形)即重建误差,也叫残差(对应下方的黄色波形),如果残差很大,那么可能出现了异常。

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什么是真实感渲染(二):真实感渲染技术

上一篇从渲染史的角度,通过栅格化和光线追踪两个渲染技术,给出了真实感渲染的三个标准:照片级别,物理正确和高性能。本篇是系列二,从技术角度介绍当前真实感渲染。...栅格化为了追求高真实感,通常会基于该方程做某些“合理”假设,满足Split Sum Approximation算法的适用条件,并缩小Ω的范围(比如空间投影到屏幕),这样,计算量降下来了,甚至还能预计算,...从技术上,真实感主要包括:(1)软阴影;(2)环境光贴图;(3)基于物理的材质;(4)全局光照;(5)后处理。这五个方面都用来弥补栅格化在间接光照方面的不足,从而获取更好的阴影,折射和反射效果。...总结 本篇介绍了真实感渲染中涉及的五个技术模块,基于一定的假设,通过光照,深度,法线等贴图来求解渲染方程,简言之就是开局一张图,内容全靠编。...介绍完真实感渲染的具体技术,下一篇和大家交流一下相关技术的前沿趋势。

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山东赛 - 心电图智能事件识别Top2方案分享

老肥今天和大家分享的是山东省第三届数据应用创新创业大赛的心电图智能事件识别赛题的Top2方案,完整代码已开源,需要的同学可以点击底部阅读原文一键直达。...本次比赛是我第二次参加的心电图竞赛,主要采用的是基于ResNet改写的1DCNN模型。...赛题描述 心电图(ECG)是一种简单、经济的院内检查手段,是患者住院或日常体检的常用检测项目。由计算机辅助医生对心电信号进行识别,有望减轻医生工作负担,并降低人工造成的漏诊。...解决方案 在对数据进行初步观察后,我们可以发现这是一个类别不均衡的多标签分类问题,并且心电图的数据长度也并不一致,为了将数据送入到CNN中进行训练,我们需要将其长度转成一致。...se_resnet34_plus1模型,该模型在网络末端增加了maxpooling将其与原先的meanpooling的输出进行拼接送入全连接层,使用maxpooling取出了特征图的最大值可以很好地捕捉心电图的异常

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