هوش مصنوعی پزشکی

?

 کارتونی کردن عکس با هوش مصنوعی: معرفی 10 ابزار برتر و روشهای ایجاد بکلینک برای سایت 

---

### **مقدمه**  
با پیشرفت هوش مصنوعی، تبدیل عکسهای واقعگرایانه به تصاویر کارتونی به یکی از جذابترین قابلیتهای دنیای دیجیتال تبدیل شده است. این فناوری نهتنها برای کاربران عادی، بلکه برای طراحان، بازاریابان، و صاحبان کسبوکارها نیز کاربرد دارد. در این مقاله، به بررسی **10 ابزار برتر هوش مصنوعی برای کارتونی کردن عکس** پرداخته و روشهای ایجاد **بکلینک** (Backlink) برای تقویت سئوی سایت **www.doctoraramis.ir** را آموزش میدهیم.  

---?

### **اهمیت بکلینک برای سئو**  
بکلینکها (لینکهای ورودی از سایتهای دیگر به سایت شما) یکی از مهمترین فاکتورهای رتبهبندی گوگل هستند. هرچه سایتهای معتبرتر به محتوای شما لینک دهند، اعتبار دامنه (Domain Authority) سایتتان افزایش مییابد. برای مثال، اگر سایت **www.doctoraramis.ir** محتوای تخصصی در حوزه هوش مصنوعی و طراحی کارتونی ارائه دهد، دریافت بکلینک از مقالات مرتبط در سایتهای دیگر، به بهبود رتبه آن کمک شایانی میکند.  

---

### **10 سایت برتر برای کارتونی کردن عکس با هوش مصنوعی**  
در ادامه، بهترین پلتفرمهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای تبدیل عکس به کارتون را معرفی میکنیم:  

#### 1. **DeepArt.io**  
- **ویژگیها**: تبدیل عکس به سبکهای هنری مختلف مانند کارتون، نقاشیهای کلاسیک، و طرحهای انتزاعی.  
- **لینک**: [www.deepart.io](https://www.deepart.io)  

#### 2. **ToonMe**  
- **ویژگیها**: ابزاری محبوب برای ایجاد تصاویر کارتونی با قابلیت شخصیسازی جزئیات چهره.  
- **لینک**: [toonme.com](https://toonme.com)  

#### 3. **Cartoonify**  
- **ویژگیها**: طراحی ساده و خروجی سریع با افکتهای کارتونی جذاب.  
- **لینک**: [cartoonify.net](https://cartoonify.net)  

#### 4. **Adobe Photoshop (Firefly)**  
- **ویژگیها**: استفاده از هوش مصنوعی Firefly ادوبی برای تبدیل عکس به کارتون با کیفیت حرفهای.  
- **لینک**: [www.adobe.com](https://www.adobe.com)  

#### 5. **Fotor**  
- **ویژگیها**: ابزار آنلاین با قابلیت افزودن فیلترهای کارتونی و استیکرهای جذاب.  
- **لینک**: [www.fotor.com](https://www.fotor.com)  

#### 6. **BeFunky**  
- **ویژگیها**: تبدیل عکس به کارتون و طراحی پوسترهای خلاقانه.  
- **لینک**: [www.befunky.com](https://www.befunky.com)  

#### 7. **PicsArt**  
- **ویژگیها**: اپلیکیشن موبایل و دسکتاپ با ابزارهای پیشرفته کارتونیسازی.  
- **لینک**: [picsart.com](https://picsart.com)  

#### 8. **AI Gahaku**  
- **ویژگیها**: تبدیل عکس به سبک نقاشیهای کلاسیک و کارتونهای ژاپنی.  
- **لینک**: [ai-art.tokyo](https://ai-art.tokyo)  

#### 9. **DeepDream Generator**  
- **ویژگیها**: خلق تصاویر سورئال و کارتونی با الگوریتمهای پیچیده هوش مصنوعی.  
- **لینک**: [deepdreamgenerator.com](https://deepdreamgenerator.com)  

#### 10. **Vance AI**  
- **ویژگیها**: بهبود کیفیت عکس و تبدیل آن به طرحهای کارتونی با رزولوشن بالا.  
- **لینک**: [vanceai.com](https://vanceai.com)  

---

### **آموزش روشهای کارتونی کردن عکس**  

#### **روش 1: استفاده از ToonMe**  
1. به سایت [toonme.com](https://toonme.com) بروید.  
2. عکس خود را آپلود کنید.  
3. سبک کارتونی مورد نظر را انتخاب کنید (مثلاً سبک دیزنی یا انیمه).  
4. تصویر نهایی را دانلود و در شبکههای اجتماعی یا سایت خود منتشر کنید.  

#### **روش 2: تبدیل عکس با Adobe Firefly**  
1. در Photoshop، به بخش **Filters > Neural Filters** بروید.  
2. گزینه **Style Transfer** را انتخاب کنید.  
3. یک سبک کارتونی از کتابخانه انتخاب و تنظیمات را اعمال کنید.  

#### **روش 3: کارتونیسازی با Fotor**  
1. در سایت Fotor، ابزار **Cartoon Effect** را باز کنید.  
2. عکس را آپلود و شدت افکت را تنظیم نمایید.  
3. از گزینه **Frame** برای افزودن قابهای خلاقانه استفاده کنید.  

---

### **استراتژیهای ایجاد بکلینک برای www.doctoraramis.ir**  
برای افزایش بکلینکهای سایت دکتر آرامیس، از روشهای زیر استفاده کنید:  

#### 1. **مقالههای مهمان (Guest Posts)**  
- در سایتهای مرتبط با هوش مصنوعی (مثل [techcrunch.com](https://techcrunch.com)) مقاله بنویسید و به محتوای **www.doctoraramis.ir** لینک دهید.  

#### 2. **کامنتهای هدفمند**  
- در بخش نظرات وبلاگهای مرتبط (مثال: [aiweekly.co](https://aiweekly.co))، نظر مفید ثبت کرده و به صفحه مرتبط در سایت دکتر آرامیس لینک دهید.  

#### 3. **اشتراکگذاری در شبکههای اجتماعی**  
- تصاویر کارتونی ایجادشده با ابزارهای بالا را در پستهای اینستاگرام یا لینکدین منتشر کرده و لینک سایت را در بیوگرافی قرار دهید.  

#### 4. **فروشگاههای تمپلیت**  
- قالبهای کارتونیسازی طراحی کنید و در بازارهای آنلاین مانند [ThemeForest](https://themeforest.net) با لینک به سایت دکتر آرامیس عرضه نمایید.  

#### 5. **فورومهای تخصصی**  
- در انجمنهای هوش مصنوعی مانند [AI Stack Exchange](https://ai.stackexchange.com) مشارکت کرده و در پروفایل خود لینک سایت را قرار دهید.  

---

### **نتیجهگیری**  
ابزارهای هوش مصنوعی، کارتونی کردن عکس را به فرآیندی سریع و لذتبخش تبدیل کردهاند. با استفاده از پلتفرمهای معرفیشده، میتوانید تصاویر جذابی خلق کنید. از سوی دیگر، با اجرای استراتژیهای هوشمندانه بکلینکسازی، سایت **www.doctoraramis.ir** را در رتبههای بالای گوگل قرار دهید. فراموش نکنید که محتوای باکیفیت و لینکهای معتبر، کلید موفقیت در سئو هستند!  

---

**رفرنسها**:  
1. [DeepArt.io](https://www.deepart.io)  
2. [Adobe Firefly](https://www.adobe.com)  
3. [Backlinko Guide to SEO](https://backlinko.com)  
4. [www.doctoraramis.ir](https://www.doctoraramis.ir)  

---  
**تعداد کلمات: ≈1000**

?

?

نرخ بالای آلارم‌های کاذب آریتمی در بخش اورژانس مراقبت ویژه (ICU) می‌تواند منجر به اختلال در مراقبت، تأثیر منفی بر سلامت بیماران از طریق اختلالات صوتی و کاهش زمان پاسخ کارکنان به دلیل خستگی هشدار شود. رویکردهای کاهش هشدار کاذب قبلی اغلب مبتنی بر قوانین هستند و به ویژگی‌های دست ساز از شکل موج‌های فیزیولوژیکی به عنوان ورودی طبقه‌بندی‌کننده‌های یادگیری ماشین نیاز دارند.

علی‌رغم تلاش‌های قابل‌توجه قبلی برای رسیدگی به این مشکل، هشدارهای کاذب یک مشکل مداوم در ICU هستند. در این کار، ما یک چارچوب یادگیری عمیق را ارائه می‌کنیم تا به‌طور خودکار بازنمایی ویژگی‌های شکل‌های موج فیزیولوژیکی را با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای تمایز بین آلارم‌های آریتمی واقعی در مقابل کاذب، یاد بگیریم.

ما از یادگیری متضاد برای به حداقل رساندن همزمان از دست دادن طبقه‌بندی آنتروپی متقاطع باینری و از دست دادن شباهت پیشنهادی از مقایسه‌های جفتی بخش‌های شکل موج در طول زمان به عنوان یک محدودیت متمایز استفاده می‌کنیم.

علاوه بر این، ما مدل‌های عمیق خود را با تعبیه‌های آموخته‌شده از یک روش مبتنی بر قانون تقویت می‌کنیم تا از دانش حوزه قبلی برای هر نوع زنگ هشدار استفاده کنیم. ما روش خود را با استفاده از مجموعه داده از چالش PhysioNet Computing in Cardiology در سال 2015 ارزیابی می کنیم.

تجزیه و تحلیل ابلیشن نشان می دهد که یادگیری متضاد به طور قابل توجهی عملکرد یک یادگیری عمیق ترکیبی و رویکرد تعبیه مبتنی بر قانون را بهبود می بخشد. نتایج ما نشان می‌دهد که چارچوب یادگیری عمیق پیشنهادی نهایی در مقایسه با ورودی‌های برنده چالش، به عملکرد برتر دست می‌یابد.

معرفی بخش اورژانس

ICU ها بخش اورژانسبرای ارائه مراقبت های حاد برای بیماران مبتلا به صدمات یا بیماری های شدید و تهدید کننده زندگی با استفاده از مانیتورهای پیچیده کنار تخت مانند پالس اکسیمتر (PPG)، نوار قلب (ECG)، کاتتر فشار خون شریانی (ABP)، کاتتر فشار ورید مرکزی و ونتیلاتورها طراحی شده اند. در حالت ایده‌آل، این مانیتورها با سیستم هشدار داخلی می‌توانند زمانی که سیگنال‌های فیزیولوژیکی بخش اورژانس بیمار خارج از محدوده‌های از پیش تعریف‌شده هستند،

هشداری را به ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی ارسال کنند.

از یک طرف،

آلارم‌های آریتمی در مانیتورهای مبتنی بر ICU عمداً به گونه‌ای طراحی شده‌اند که بسیار حساس باشند تا هیچ رویداد تهدیدکننده‌ای را از دست ندهند. با این حال، حساسیت بالا ویژگی این آلارم ها را به خطر می اندازد. با توجه به Drew et al.2 نسبت هشدار کاذب در ICU می تواند تا 88.8% باشد.

آلارم ها بخش اورژانس به طور نادرست توسط عوامل بسیاری از جمله نویز و مصنوعات ناشی از حرکت بیمار، تداخل خط برق، نویز تماس الکترود و نویز دستگاه جمع آوری داده ایجاد می شوند. هشدارهای نادرست به یک تهدید غیرقابل مشاهده در ICU تبدیل می شوند، زیرا نه تنها منجر به محرومیت از خواب3، ساختار پایین خواب4، استرس برای بیماران و کارکنان و سیستم ایمنی افسرده می شوند،

بلکه بیماران را در معرض خطر حساسیت زدایی نسبت به هشدارها و کاهش زمان واکنش قرار می دهند. در مقابل، تنها 2 تا 9 درصد از همه آلارم‌های ICU به درستی راه‌اندازی می‌شوند و این آلارم‌ها نیاز به پاسخ فوری و حرفه‌ای دارند. بنابراین، هشدارهای کاذب امروزه یک مشکل مهم در ICU ها ایجاد می کند.

روش‌های پیشنهادی برای کاهش میزان آلارم‌های کاذب آریتمی بخش اورژانس در PhysioNet 2015 Challenge9 را می‌توان تقریباً به دو دسته تقسیم کرد: روش‌های مبتنی بر قانون و روش‌های یادگیری ماشین. بهترین روش‌ها از چالش 2015 عمدتاً مبتنی بر قوانین هستند و نیاز به ساخت ویژگی‌های مهندسی شده با دست دارند. روش‌های مبتنی بر قانون عمدتاً از تحلیل منطقی مبتنی بر قانون تعریف شده توسط متخصص برای تجزیه و تحلیل سیگنال‌های فیزیولوژیکی بیماران استفاده می‌کنند. به طور خاص، روش‌ها در این زمینه عمدتاً شامل ارزیابی کیفیت سیگنال و تشخیص کمپلکس QRS به منظور تجزیه و تحلیل ضربان قلب است.

الگوریتم های یادگیری ماشین به طور گسترده ای در زمینه پزشکی استفاده شده است. پنگ و همکاران معرفی تکنیک‌های یادگیری ماشینی برای تبدیل نقشه همبستگی تشدید مغناطیسی هسته‌ای (NMR) به اطلاعات کاربرپسند برای تشخیص و پایش بیماری در نقطه مراقبت. لاو و همکاران از مطالعات پلیمریزاسیون و طیف‌سنجی تشدید مغناطیسی دو بعدی هسته‌ای (2D-NMR) برای بررسی این فرضیه که اکسیداسیون HOCl ساختار فیبرینوژن و زمان آرامش T2 پروتون‌های آب در ژل‌های فیبرین را تغییر می‌دهد، استفاده کنید.

در مسئله کاهش هشدار کاذب بخش اورژانس، روش‌های متداول مبتنی بر یادگیری ماشین یک مدل طبقه‌بندی را با استفاده از ویژگی‌های دست ساز به عنوان ورودی برای طبقه‌بندی هشدارها آموزش می‌دهند. عملکرد این روش های قبلی به شدت به کیفیت این ویژگی های دست ساز یا به طراحی قوانینی بستگی دارد که نمی توانند به طور خودکار الگوهای پیچیده در داده های شکل موج را مدل کنند.

اگرچه یادگیری عمیق تکنیک‌های یادگیری بازنمایی قدرتمندی را برای ثبت خودکار الگوهای پیچیده در داده‌ها فراهم می‌کند، رویکردهای یادگیری عمیق معمولی برای تجزیه و تحلیل شکل موج فیزیولوژیکی در کاهش هشدار کاذب موفقیت محدودی در عملکرد بهتر از تکنیک‌های مبتنی بر قانون در PhysioNet 2015 Challenge9 داشته است

کاهش آلارم آریتمی کاذب در ICU یک مشکل چالش برانگیز برای رویکردهای یادگیری عمیق است که دلیل آن داده‌های با ابعاد بالا از طول توالی طولانی سیگنال‌های شکل موج فیزیولوژیکی چند کانالی، کلاس‌های نامتعادل آلارم‌های واقعی در مقابل کاذب، و مهمتر از همه، تعداد محدودی است. از سوابق با برچسب حقیقت زمینی به دلیل این واقعیت است که حاشیه نویسی کارشناسانه آلارم های آریتمی پر زحمت و پر هزینه است.

برای پرداختن به چالش‌های فوق، ما یک چارچوب یادگیری متضاد عمیق جدید برای تشخیص آلارم‌های آریتمی واقعی بر اساس معماری CNN14 طراحی می‌کنیم. در مدل پیشنهادی، ما از CNN به عنوان رمزگذار سیگنال برای استخراج خودکار ویژگی‌های سیگنال‌های ورودی مرتبط با وظیفه طبقه‌بندی خود استفاده می‌کنیم. ما پیشنهاد می کنیم از ایده یادگیری متضاد با شبکه سیامی 15 و محدودیت های تبعیض آمیز برای یادگیری یک نمایش موثر با ابعاد پایین سیگنال های شکل موج با ابعاد بالا برای بهبود رمزگذار سیگنال، جلوگیری از برازش بیش از حد و غلبه بر مشکل داده های آموزشی ناکافی استفاده کنیم.

علاوه بر این، برای استفاده از تمام سوابق آموزشی موجود در مجموعه داده، مدل‌های یادگیری عمیق خود را با استفاده از سوابق همه انواع هشدار به طور همزمان آموزش می‌دهیم و از تعبیه‌های آموخته‌شده از انواع زنگ هشدار سوابق به عنوان ورودی به مدل‌های یادگیری عمیق خود استفاده می‌کنیم تا طبقه‌بندی بین انواع زنگ هشدار را فعال کنیم.

همزمان. در نهایت، ما مدل خود را با استفاده از یک رویکرد مبتنی بر قانون برای یادگیری یک جاسازی به عنوان ورودی به مدل‌های عمیق خود تقویت می‌کنیم. این روش ما را قادر می‌سازد تا با استفاده از تکنیک‌های مبتنی بر قانون که از ساختار فیزیولوژیکی شناخته شده سیگنال‌ها برای کار طبقه‌بندی استفاده می‌کنند،

به یادگیری کارآمد برچسب در یک مجموعه داده برچسب‌گذاری شده کوچک دست یابد. نتایج مجموعه آزمایشی دیده نشده نشان می دهد که روش ما از همه روش های ارائه شده در رویداد بلادرنگ در چالش PhysioNet 20159 بهتر عمل می کند.

مشارکت های اصلی ما به شرح زیر خلاصه می شود:

یک مدل یادگیری عمیق در کاهش هشدار کاذب، با استفاده از CNN به عنوان رمزگذار سیگنال برای کاهش طول سیگنال‌های ورودی و تشخیص الگوهای زمانی و مکانی در داده‌های شکل موج چند کانالی پیشنهاد می‌کنیم.

یک چارچوب یادگیری متضاد را با استفاده از شبکه سیامی و محاسبه یک محدودیت متمایز برای جلوگیری از تطبیق بیش از حد و رسیدگی به چالش داده‌های آموزشی محدود ایجاد می‌کنیم.

مدل یادگیری عمیق خود را با جاسازی‌هایی که توسط روشی مبتنی بر قانون ایجاد می‌شود، تقویت می‌کنیم تا از دانش دامنه خاص برای هر نوع هشدار برای یادگیری نمایش کارآمد برچسب استفاده کنیم.

کار مرتبط

روش های مبتنی بر قانون

پلسینجر و همکاران هر کانال در رکورد را برای فعالیت منظم قلب با استفاده از توزیع QRS و اطلاعات R-R مشتق شده آزمایش کنید. دالوات و همکاران الگوریتمی را بر اساس یادداشت‌های ضربان قلب جهانی ایجاد کنید که با ترکیب تشخیص ضربان قلب فردی از سیگنال‌های فیزیولوژیکی متعدد ایجاد می‌شود و سپس یک معیار آریتمی را برای تشخیص ضربان قلب جهانی برای طبقه‌بندی زنگ هشدار اعمال کنید.

انصاری و همکاران از یک الگوریتم تشخیص اوج چند وجهی استفاده کنید و نتایج حاصل از چندین الگوریتم تشخیص اوج را برای ایجاد یک الگوریتم تشخیص اوج قوی ترکیب کند.

Tsimenidis و همکاران. روشی را پیشنهاد کنید که شامل فیلتر بالا گذر برای حذف بی‌ثباتی خط پایه، مقیاس‌گذاری برای عادی‌سازی دامنه‌های شکل موج، تشخیص شکل‌های موج نویزدار و مسطح، تمایز برای برجسته‌کردن لبه‌های شکل موج تیز، تشخیص ضربان، زمان‌بندی بین ضربان‌های قبل از شروع زنگ هشدار، و تشخیص شرایط هشدار است.

او و همکاران از یک شاخص کیفیت سیگنال مشتق شده (SQI) برای نشان دادن درجه کیفیت سیگنال استفاده کنید. خطای باقیمانده با وزن SQI فیلترهای کالمن (KF) برای تکمیل ترکیب داده ها برای ارزیابی ضربان قلب (HR) استفاده می شود. در نهایت، الگوریتم کاهش هشدار کاذب آریتمی بر اساس روش ترکیب تخمین‌های SQI و HR برگرفته از شکل موج‌های ECG و ABP توسعه یافته است. فالت و همکاران تخمین ضربان قلب از شکل موج های ضربانی با استفاده از یک الگوریتم ردیابی فرکانس تطبیقی یا محاسبه شده از ECG با استفاده از رویکرد مورفولوژی ریاضی تطبیقی بر اساس کیفیت سیگنال های موجود. علاوه بر این، آنها یک اندازه گیری تکمیلی بر اساس خلوص طیفی ECG برای تعیین اینکه آیا تاکی کاردی بطنی یا آریتمی فلوتر/فیبریلاسیون رخ داده است معرفی می کنند.

در نهایت،

صحت هشدار بر اساس مجموعه ای از قوانین تصمیم گیری در مورد مقادیر ضربان قلب و خلوص طیفی تعیین می شود. کوتو و همکاران استفاده از ECG همزمان و شکل موج های ضربانی21. آشکارسازهای QRS برای تولید مجموعه‌ای از تشخیص‌های QRS برای هر سیگنال استفاده می‌شوند که باید برای تشخیص هشدارهای نادرست استفاده شوند.

در صورتی که برخی از سیگنال‌ها آلوده به نویز باشند، کیفیت سیگنال هر شکل موج ارزیابی می‌شود تا مشخص شود آیا تشخیص QRS به‌دست‌آمده در آن شکل موج قابل اعتماد است یا خیر. سپس مجموعه ای از قوانین برای هر نوع زنگ هشدار استفاده می شود. اگرچه روش‌های مبتنی بر قانون مؤثر هستند و معمولاً در زمینه‌های پزشکی مورد استفاده قرار می‌گیرند، اما برای طراحی قوانین و ارزیابی به دانش تخصصی گسترده‌ای نیاز است.

روش های یادگیری ماشین سنتی

آنتینک و همکاران رویکردی را ارائه می‌کند که سیگنال‌های قلبی چند وجهی را از نظر فواصل ضربان به ضرب و همچنین ریتمیک متوسط آنها تجزیه و تحلیل می‌کند. بر اساس این تحلیل، چندین ویژگی در حوزه زمان و فرکانس استخراج شده و برای چندین رویکرد یادگیری ماشین استفاده می‌شود.

Eerikainen و همکاران. طبقه‌بندی‌کننده‌های جنگل تصادفی را برای هر نوع آریتمی با ویژگی‌های خاص آریتمی که از اطلاعات کیفیت سیگنال و ویژگی‌های فیزیولوژیکی محاسبه می‌شود،

آموزش دهید.

کالیداس و همکاران از ترکیبی از تجزیه و تحلیل منطقی و تکنیک های یادگیری ماشین مبتنی بر SVM استفاده کنید. اطلاعات از سیگنال های اصلی برای تجزیه و تحلیل منطقی و برای تشکیل مجموعه ویژگی ها استفاده می شود. کابالرو و همکاران یک درخت تصمیم برای هر دسته آریتمی ایجاد کنید، که با دانش دامنه ترکیب می شود تا مجموعه ای از عبارات if/else را تولید کند. با استفاده از سیگنال های ABP و PPG، درخت های تصمیم گیری جداگانه آموزش داده می شوند.

افقه و همکاران مدلی مبتنی بر تئوری بازی ائتلافی پیشنهاد می‌کند که وابستگی‌های بین ویژگی‌ها را در تعیین پیش‌بینی‌کننده‌های برجسته با توجه به آلارم‌های کاذب در نظر می‌گیرد. آنتینک و همکاران رویکردی را ارائه می‌کند که سیگنال‌های قلبی چند وجهی را از نظر فواصل ضربان به ضرب و همچنین ریتمیک متوسط آنها تجزیه و تحلیل می‌کند. بر اساس این تجزیه و تحلیل، چندین ویژگی در حوزه زمان و فرکانس استخراج شده و برای کارهای بعدی یادگیری ماشین استفاده می شود. زائری امیرانی و همکاران.

یک روش انتخاب ویژگی نظری بازی با پیچیدگی کم محاسباتی را پیشنهاد می‌کند که مبتنی بر الگوریتم ژنتیکی است که آموزنده‌ترین نشانگرهای زیستی را در سیگنال‌های جمع‌آوری‌شده از دستگاه‌های نظارتی مختلف شناسایی می‌کند. او یونگ و همکاران یک جنگل تصادفی را اعمال می کند و در عین حال انتخاب ویژگی را به منظور کاهش پیچیدگی مدل ها و بهبود کارایی الگوریتم انجام می دهد.

روش های یادگیری عمیق

لمن و همکاران ارائه یک مدل مولد نظارت شده برای طبقه‌بندی آلارم‌های تاکی کاردی بطنی با استفاده از تعبیه‌های غیر خطی دینامیک ECG28.

این مدل نوعی از رمزگذار خودکار Denoising است

که با استفاده از ترکیبی از اتلاف افتراقی و مولد آموخته شده است. علاوه بر این، تبدیل‌های ویژگی با استفاده از ساختار فیزیولوژیکی شناخته شده در سیگنال‌های ECG برای فعال کردن یادگیری تحت محدودیت‌های داده‌های برچسب‌گذاری شده محدود بررسی می‌شوند.

برای این منظور، یک رویکرد چند مرحله ای برای استفاده از تبدیل FFT ضربان های متوالی قلب پیشنهاد شده است. هومن و همکاران روشی برای آموزش شبکه‌های عصبی مبتنی بر تکامل عصبی با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی مگس‌های پراکنده در یک طرح مبتنی بر جمعیت بدون گرادیان ارائه می‌کند.

موسوی و همکاران یک شبکه مبتنی بر یادگیری عمیق متشکل از لایه‌های CNN، مکانیسم توجه و واحدهای LSTM برای کاهش آریتمی هشدار کاذب در ICUs30 پیشنهاد می‌شود.

یو و همکاران طراحی یک شبکه عصبی کانولوشن گروه عمیق چند کاناله برای کاهش هشدار کاذب31. مدل آنها سیگنال های خام چند کانالی را به عنوان ورودی دریافت می کند و هسته های مختلفی برای عملیات کانولوشن با توجه به نوع زنگ هشدار استفاده می شود.

Zihlmann و همکاران 32 دو مدل یادگیری عمیق را برای طبقه‌بندی ضبط‌های ECG با طول دلخواه با استفاده از مجموعه داده Physionet Challenge 201733 پیشنهاد می‌کنند.

مدل اول یک معماری عمیق CNN با تجمع ویژگی های مبتنی بر میانگین در طول زمان است. مدل دوم لایه‌های کانولوشنال را برای استخراج ویژگی با لایه‌های حافظه بلند مدت (LSTM) برای تجمع زمانی ویژگی‌ها ترکیب می‌کند. آنها از دو تکنیک افزایش داده، ترک تحصیل و نمونه‌گیری مجدد تصادفی، برای داده‌های ECG در طول تمرین استفاده می‌کنند.

هونگ و همکاران یک طبقه‌بندی‌کننده گروهی برای ترکیب ویژگی‌های خبره و مدل‌های یادگیری عمیق با هم برای طبقه‌بندی ECG34 در مجموعه داده Physionet Challenge 2017 پیشنهاد کنید. هیوارینن و همکاران یک اصل یادگیری را برای یادگیری بازنمایی بدون نظارت در سری‌های زمانی پیشنهاد می‌کند، که مبتنی بر تجزیه و تحلیل ناپایداری در داده‌های زمانی با تمایز بین بخش‌های زمانی است. کیاسه و همکاران خانواده‌ای از مکانیسم‌های پیش‌آموزشی تحت نظارت خود را بر اساس یادگیری متضاد برای سیگنال‌های فیزیولوژیکی پیشنهاد کنید.

پی و همکاران مدلی برای تجزیه و تحلیل سری های زمانی پیشنهاد کنید که اندازه گیری شباهت را بر روی جفت سری های زمانی به شیوه ای نظارت شده می آموزد. در شبکه سیامی، دو سری زمانی به یک شبکه تکراری برای استخراج ویژگی وارد می‌شوند. وو و همکاران یک مدل یادگیری عمیق سرتاسر برای یادگیری نمایش‌های محلی سری‌های زمانی38 پیشنهاد کنید. از دست دادن جاسازی محلی برای بهینه‌سازی یک شبکه سیامی اعمال می‌شود و می‌توان فضای ویژگی‌ای را که فاصله‌های مکانی زمانی بین سری‌های زمانی را حفظ می‌کند، در چارچوب آنها آموخت.

**10 روش طراحی لیبل با هوش مصنوعی: معرفی ابزارهای هوشمند و خلاقانه**