用端到端深度学习和心电图进行心律失常和缺血的分类中的挑战:系统性审查
Edgard Oporto1, David Mauricio1, Nelson Maculan2
1Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima 15081, Peru.
本次系统文献综述确定了使用深度学习 (DL) 和心电图 (ECG) 来分类心律不整和缺血的53个挑战. 它强调了当前DL技术,数据库和可解释性指标的局限性,以实现强大的心脏诊断.
科学领域:
- 心脏病学 心脏病学
- 人工智能的人工智能
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 心律不整和缺血对全球健康和经济构成重大挑战.
- 准确的分类这些条件对于有效的患者管理至关重要.
研究的目的:
- 系统地审查和识别使用端到端深度学习 (DL) 技术和心电图 (ECG) 来分类心律不整和缺血的挑战.
- 提供已识别问题的结构化清单,以指导未来的研发.
主要方法:
- 根据PRISMA 2020声明进行了一项系统文献审查 (SLR).
- 分析了2019年至2025年间发表的121项研究,这些研究来自Scopus,Web of Science和IEEE Xplore.
- 确定的研究被分为六个方面:预处理,DL架构,数据库,评估指标,病理和可解释性技术.
主要成果:
- 在六个方面共确定了53个挑战,其中数据库 (18) 和端到端DL技术 (15) 提出了最多的问题.
- 确定了18个新的挑战,特别是预处理,DL,指标和可解释性.
- 目前用于评估可解释性和模型信心的指标的局限性得到了强调.
结论:
- 该研究提供了基于心电图的DL对心脏病状况分类的当前局限性的全面概述.
- 结构化库存为研究人员,临床医生和开发人员提供了宝贵的资源.
- 改进现有技术和开发新策略可以带来更强大,更可靠的基于ECG的DL解决方案.
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