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摘要。心电图（ECG）是诊断多种心脏异常的必不可少的工具：它提供了有价值的临床见解，同时在许多情况下负担得起，快速且可用。然而，在当前文献中，ECG分析的作用通常不清楚：许多方法要么依赖于其他成像方式，例如诸如层压扫描肺血管造影术（CTPA）（CTPA），可能并非总是可用，要么不可用，或者不有效地跨越不同的clas-sification问题。此外，公共心电图数据集的可用性是有限的，实际上，这些数据集往往很小，因此可以优化学习策略。在这项研究中，我们研究了多个神经网络体系结构的性能，以评估各种方法的影响。此外，我们检查这些实践是否会增强模型的概括，用于翻译在较大的ECG数据集中学到的信息，例如PTB-XL和CPSC18，将其用于一个较小，更具挑战性的肺栓塞（PE）检测数据集。通过利用转移学习，我们分析了我们可以在有限数据上提高学习效率和预测性能的程度。
arxiv：2503.08960v1 [cs.cv] 2025年3月11日
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