تصنيف نبضات القلب بالQRS: تمثيل قابل للنقل بعمق

يمكن استخدام الرسم الكهربائي للقلب (ECG) بشكل موثوق لرصد وظائف الجهاز القلبي الوعائي. في الآونة الأخيرة، اتجهت الاهتمامات نحو تصنيف دققات القلب بدقة. رغم وجود العديد من النقاط المشتركة بين حالات الرسم الكهربائي للقلب المختلفة، فإن التركيز في معظم الدراسات كان على تصنيف مجموعة من الحالات في مجموعة بيانات تم توضيحها لهذا الغرض بدلاً من تعلم واستخدام المعرفة القابلة للنقل بين المهام المختلفة. في هذا البحث، نقترح طريقة تعتمد على الشبكات العصبية التلافيفية العميقة لتصنيف دققات القلب والتي تستطيع تصنيف خمس أنواع مختلفة من عدم انتظام ضربات القلب وفقًا للمعيار AAMI EC57. بالإضافة إلى ذلك، نقترح طريقة لنقل المعرفة التي تم الحصول عليها من هذه المهمة إلى مهمة تصنيف النوبة القلبية (MI). قمنا بتقييم الطريقة المقترحة على مجموعتي البيانات التشخيصيتين MIT-BIH و PTB Diagnostics التابعة لـ PhysionNet. وفقًا للنتائج، فإن الطريقة المقترحة قادرة على إجراء التنبؤات بمتوسط دقة يبلغ 93.4% و 95.9% في تصنيف عدم انتظام ضربات القلب وتصنيف النوبة القلبية على التوالي.