نُقدِّم ENCASE لدمج الميزات الخبيرة مع الشبكات العصبية العميقة (DNNs) في تصنيف مخطط كهرباء القلب (ECG). نبدأ بدراسة وتنفيذ ميزات خبيرة من مجالات الإحصاء، ومعالجة الإشارات، والطب. ثم نُنشئ شبكات عصبية عميقة لاستخلاص الميزات العميقة تلقائيًا. بالإضافة إلى ذلك، نُقدِّم خوارزمية جديدة لتحديد الموجة الأكثر تمثيلًا (تسمى centerwave) ضمن تسجيلات ECG الطويلة، واستخلاص الميزات من هذه الموجة. في النهاية، ندمج هذه الميزات معًا ونُقدِّمها إلى فئّات مجمعة (ensemble classifiers). أظهرت التجارب على تصنيف بيانات ECG ذات أربع فئات نتيجة F1 تبلغ 0.84، وهي أفضل بكثير من أي نموذج فردي.