LYNX-ECG 心电图分类图神经网络发布
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LYNX-ECG 心电图分类图神经网络发布
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AI 综述
Artur Xavier 等作者发布 LYNX-ECG 心电分类图神经网络：把每次心跳表示为带时间戳转折点的稀疏可见图，在 CODE-Test 上宏 F1 为 0.889，高于包括 ECGFounder 基础模型在内的五个基线。 作者称该表示方式使模型可审计，并给出可审计性分析；其图存储量约为逐样本建图的 14%。
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最新进展11月2日 13:00
LYNX-ECG：用可见图神经网络实现准确且可审计的心电图分类报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月2日
- arXiv · cs.AILYNX-ECG：用可见图神经网络实现准确且可审计的心电图分类
LYNX-ECG 将每次心跳表示为带时间戳转折点的稀疏可见图，在 CODE-Test 上取得 0.889 的宏 F1 分数，超过包括 ECGFounder 基础模型在内的五个基线，图存储量约为逐样本建图的 14%。
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