使用类激活热力图CAM对ECG信号分类进行可视化

最新推荐文章于 2025-01-03 18:05:54 发布
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分类专栏： essay 文章标签： 分类 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_42184541/article/details/122071098
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本文介绍了如何使用类激活热力图(CAM)对12导联心电图(ECG)节拍进行分类的可视化方法。通过这种方法，可以更直观地理解模型在心电信号分析中的决策过程。

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CAM系列(二)：CAM——类激活图
走在深度学习前沿的小宋
04-09 2305
通过CAM（Class Activation Mapping）可以将分类的输出映射回原图上，告诉我们是图像上的哪一部分对于最后的分类结果影响很大。
探索ECGarts地图引入：提升心电图分析的可视化工具
qq_73992463的博客
11-04 305
近年来，心电图（Electrocardiogram，简称ECG）一直是临床医学中重要的诊断工具。然而，传统的ECG分析方法存在一些局限性，例如对于复杂心律失常的分析难度较大，而且结果的解读也需要较高的专业知识。
Grad-CAM-模型可视化分析方法
xw555666的博客
12-20 1863
Grad-CAM（Gradient-weighted Class Activation Mapping）是一种用于解释卷积神经网络（CNN）决策过程的方法，特别是在图像分类任务中。这种方法通过计算特定类别得分相对于网络最后一层卷积特征图的梯度，来确定哪些部分的图像对分类结果最为重要。具体来说，Grad-CAM利用梯度信息来定位图像中的关键区域，从而生成可视化图，帮助理解模型是如何做出分类决策的。
类激活热力图-GradCAM
weixin_35848967的博客
10-09 1247
算法原理 这里以猫狗分类为例。 计算最后一层的Softmax输出中猫类概率 yc\ y^c yc对最后一层特征图所有像素 Aij\ A_{ij} Aij​的偏导数，即 其中，y是Softmax输出的概率向量，c是猫那一类的序号，A是最后一层卷积层输出的特征图，k是特征图的通道维度的序号，i和j分别是宽高维度的序号。 然后把 yc\ y_c yc​对特征图每个像素的偏导数求出来之后，取一次矿都维度上全局平均。 这一步得到的 akc\
类激活图CAM
qq_42773230的博客
12-28 4647
类激活图CAM(class activate map) 关于类激活图的前世今生 前言 从最古早的CAM开始讲起，以及它这些年的发展 文章链接：https://arxiv.org/pdf/1512.04150.pdf 开源代码：文章中有 发表年份：2016年 CVPR 作者：周博磊 CAM原文解读 Learning Deep Features for Discriminative Localization 在这项工作中，我们重新讨论了之前提出的平均全局池化层，并阐明了它如何在使用神经网络做图像级标签
类激活图（CAM, Class Activation Mapping）
不正经的码狗
04-16 1620
类激活图（CAM, Class Activation Mapping）是一种可视化技术，主要用于深度学习中的卷积神经网络，以识别和解释图像或时间序列数据中哪些区域对于模型的决策过程最为关键。它特别适用于帮助理解网络如何根据视觉或时间序列特征做出分类决策。
CAM：CAM（类激活图）の実験（https：arxiv.orgpdf1512.04150.pdf）
02-15
凸轮 CAM（类激活图）の実験（ ） 使い方 ターミナル上で，python cam.py
1.22、基于长短期记忆网络的心电图(ECG)信号分类(matlab)
XU157303764的博客
07-05 1784
使用双向 LSTM 层 bilstmLayer，其前向和后向检测序列将输入大小指定是大小为 1 的序列，指定输出大小为 50 的一个双向 LSTM 层，并输出序列的最后一个元素步骤总结：数据准备收集具有标记的ECG信号数据集，包括正常心电图和心律失常等类别的数据。确保数据集质量和标记的准确性。数据预处理对ECG信号进行必要的预处理，如去噪、滤波、标准化等，以提高数据质量。数据格式转换。
ecg-classification:使用LSTM对几种不同心脏病中的ECG信号进行分类。 PTB诊断数据库中的数据
04-29
在本项目中，我们主要关注的是“ecg-classification”这一主题，它是利用深度学习模型——长短期记忆网络（LSTM）对心电图（ECG）信号进行分类，以识别不同种类的心脏病。PTB诊断数据库是用于此任务的数据来源。下面...
基于MATLAB的小波时间散射网络在ECG信号分类中的高效应用
最新发布
04-27
内容概要：本文详细介绍了利用MATLAB R2021b实现的小波时间散射网络进行心电图（ECG）信号分类的方法。该方法通过小波散射网络提取ECG信号的深层特征，并结合支持向量机（SVM）分类器实现了高达99.92%的分类准确率。...
Grad-CAM：梯度加权类激活映射（Grad-CAM）
02-04
Grad-CAM：梯度加权类激活映射（Grad-CAM）
使用小波分析和深度学习对心电图 (ECG) 进行分类
laojinlaojinlaojin的专栏
04-24 1909
此示例说明如何使用连续小波变换(CWT) 和深度卷积神经网络 (CNN) 对人体心电图 (ECG) 信号进行分类。
【快速实践】类激活图（CAM，class activation map）可视化
哒哒哒哒 哒哒
01-03 1426
【3min快速实践】深度学习训练中的辅助分析手段，类激活图可视化：有助于了解一张图像的哪一部分让卷积神经网络做出了最终的分类决策
10、PyTorch Hook 函数与 CAM 类激活图
Man
03-03 309
10、PyTorch Hook 函数与 CAM 类激活图。
【心电图ECG数据集】心电图ECG异常检测 目标检测 机器视觉 计算机视觉 （含数据集）
weixin_55149953的博客
11-02 2543
心电图（ECG）信号分类检测数据集是现代医学中至关重要的技术，能够有效识别和分析心脏健康状况。针对正常（normal）和异常（abnormal）心电图信号的分类，我们构建了一个高质量的数据集，旨在利用深度学习算法提高心电图分析的准确性和效率。通过采集大量的ECG信号，并进行精确标注，数据集为研究人员提供了丰富的训练和测试样本。采用了先进的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），以实现对心电图信号的自动化分类。这不仅可以减轻医生的工作负担，还能在心血管疾病的早期诊断中发挥重要作用。
可解释CNN--＞CAM类激活热力图(参考资料指路)
zjjaibc的博客
01-04 697
可解释CNN-->CAM类激活热力图(参考资料指路)
类激活图（CAM）代码+原理详解【pytorch亲测有效】
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qq_44722174的博客
05-18 4万+
CAM基础知识 参考链接：如何利用CAM（类激活图）动态可视化模型的学习过程 一、作用 类激活图可以显示模型在训练过程中，权重或重心在何处、如何转移，分类模型是根据哪一部分的特征进行判别的。简而言之，就是模仿人类识别物体的过程，随着模型的迭代，找到相关任务的关键部位。 二、定义 CAM列激活图由两部分加权构成：原图+特征图。其中特征图是通过：最后全连接层的参数（权重矩阵W）与最后输出的特征图集合对应相乘再相加（重叠）而形成，即显示模型是依据哪些特征图进行决策分类的。 输入：训练集或测试集图片，大小为[2
【CAM技术】一口气带你读完经典CAM（类别激活图）论文
weixin_43728604的博客
07-25 1722
一口气带你读完经典CAM（类别激活图）论文，简单易懂品味经典方法！
关于类激活图（CAM）运行机制的解读
so
03-01 1万+
CAM:https://arxiv.org/abs/1512.04150 Grad-CAM：https://arxiv.org/pdf/1610.02391v1.pdf Grad-CAM++:https://arxiv.org/abs/1710.11063 最近看了网上很多关于这三篇解读的文章，但是对于一个“CAM新人“来说，还是遇到了很多疑惑。 下面总结几点： 1.CAM能让我们对CN...
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