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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

The PhysioNet Computing in Cardiology Challenge 2017

아카이브 평가 5건 · 마지막 적재/변경

평가 기록

과거 수집 기록이며 최신 순위가 아닙니다. 데이터셋 버전·split·실험 조건과 지표 방향이 검증되지 않은 결과는 직접 비교할 수 없습니다. 날짜는 논문 날짜이며 최신 평가일을 뜻하지 않습니다.

표가 화면보다 넓으면 좌우로 스크롤하여 논문과 구현 링크를 확인하세요.

원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델원본 지표·값논문구현
Feature-based approach (no segmentation)
Accuracy (TRAIN-DB)
72.0%
Accuracy (TEST-DB)
79%
An Open-source Toolbox for Analysing and Processing PhysioNet Databases in MATLAB and Octave
2014-09-24
코드 1 · 코드 2
ResNet (16 CF, 60s SEG)
Accuracy (TRAIN-DB)
62.4%
Accuracy (TEST-DB)
79%
Comparing feature-based classifiers and convolutional neural networks to detect arrhythmia from short segments of ECG
2017-09-24
코드 1
Feature-based approach (10 s segments)
Accuracy (TRAIN-DB)
76.6%
Accuracy (TEST-DB)
78%
An Open-source Toolbox for Analysing and Processing PhysioNet Databases in MATLAB and Octave
2014-09-24
코드 1 · 코드 2
Towards Understanding ECG Rhyth
Accuracy (TRAIN-DB)
88%
Towards understanding ECG rhythm classification using convolutional neural networks and attention mappings
2018-08-17
코드 1 · 코드 2
ResNet + Expert Features
F1 (Hidden Test Set)
0.825
ENCASE: An ENsemble ClASsifiEr for ECG classification using expert features and deep neural networks
2017-09-24
코드 1