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Bidirectional Recurrent Nets for ecg Signal Compression

Journal of Computer Science Research 2022年第4期4卷 15-25页

作者： Eman AL-Saidi Khalil El Hindi Computer Science Department King Saud UniversityRiyadhSaudi Arabia

Electrocardiogram(ecg)is a commonly used tool in biological diagnosis of heart *** allows the representation of electrical signals which cause heart muscles to contract and ***,accurate deep learning methods have been developed to overcome manual diagnosis in terms of time and ***,most of current automatic medical diagnosis use long electrocardiogram(ecg)signals to inspect different types of heart ***,ecg signal files tend to require large storage to store and may cause significant overhead when exchanged over a computer *** raises the need to come up with effective compression methods for ecg *** this work,the authors investigate using BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)model,which is a bidirectional neural network that was originally designed for natural *** authors evaluate the model with respect to its compression ratio and information preservation,and measure information preservation in terms of the of the accuracy of a convolutional neural network in classifying the decompressed *** results show that the method can achieve up to 83%saving in ***,the classification accuracy of the decompressed signals is around 92.41%.Furthermore,the method enables the user to balance the compression ratio and the required accuracy of the CNN classifiers.

关键词： BERT model Convolutional neural networks(CNN) Data compression Deep learning ecg diagnosis

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