Deep Learning für die physiologische Signalanalyse

Deep Learning für die physiologische Signalanalyse verwendet neuronale Netzwerke, um automatisch aussagekräftige Merkmale und Muster aus komplexen biologischen Signalen wie Elektrokardiogrammen (EKG), Elektroenzephalogrammen (EEG), Elektromyogrammen (EMG) und Photoplethysmographiedaten (PPG) zu extrahieren. Diese fortschrittlichen KI-Modelle können physiologische Rohsignale verarbeiten, ohne dass ein manuelles Feature-Engineering erforderlich ist, und lernen automatisch optimale Repräsentationen für bestimmte diagnostische Aufgaben. Convolutional Neural Networks (CNNs) eignen sich besonders für die Analyse physiologischer Zeitreihendaten, während rekurrente neuronale Netze (RNNs) und Transformatormodelle sich hervorragend für die Erfassung zeitlicher Abhängigkeiten in langfristigen Überwachungsszenarien eignen. Zu den Deep-Learning-Anwendungen gehören die automatische Erkennung von Herzrhythmusstörungen anhand von EKG-Signalen, die Klassifizierung des Schlafstadiums anhand von EEG-Daten, die Bewertung des Stressniveaus anhand mehrerer physiologischer Indikatoren und die Analyse von Atemmustern mithilfe von Brustbewegungssensoren.

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Diese Systeme können eine diagnostische Genauigkeit erreichen, die mit menschlichen Experten vergleichbar ist oder diese übertrifft, und bieten gleichzeitig konsistente, objektive Bewertungen. Die Integration von Aufmerksamkeitsmechanismen ermöglicht es Modellen, die relevantesten Signalkomponenten für spezifische Diagnosen hervorzuheben, was die Interpretierbarkeit und den klinischen Nutzen verbessert.

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