低复杂度深度学习模型：可穿戴监测心房颤动的高效算法

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低复杂度深度学习模型：可穿戴监测心房颤动的高效算法

国外心电学之窗 | 更新时间：2026-01-06

- 低复杂度深度学习模型：可穿戴监测心房颤动的高效算法
- V_1-QTc>V_6-QTc（255）
- 临床心电学杂志 2025年34卷第6期页码：470-476
- 作者机构：
  
  230031 安徽合肥，合肥国家综合性科学中心数据空间研究院
- 作者简介：
  
  周艾欣，硕士，主要从事医疗数据分析与人工智能相关的研究
  谢路昱，E-mail：xueluyu@idata.ah.cn
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： R541.7;R541.75
- 纸质出版：2025-12-28
- 稿件说明：
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周艾欣谢路昱. 低复杂度深度学习模型：可穿戴监测心房颤动的高效算法[J]. 临床心电学杂志, 2025, 34(6): 470-470.

.V_1-QTc>V_6-QTc（255）[J].J Clin Electrocardiol,2025,34(06):470-476.
周艾欣谢路昱. 低复杂度深度学习模型：可穿戴监测心房颤动的高效算法[J]. 临床心电学杂志, 2025, 34(6): 470-470. DOI：

.V_1-QTc>V_6-QTc（255）[J].J Clin Electrocardiol,2025,34(06):470-476. DOI：

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