deepfake-ecg

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Pre-generated ECGs (150k)

生成来自Hugging Face的合成心电图

from transformers import AutoModel

model = AutoModel.from_pretrained("deepsynthbody/deepfake_ecg", trust_remote_code=True)

out = model(num_samples=5)

Pulse2Pulse - 开发存储库

如果您想从头开始训练模型，请参考我们的开发存储库 Pulse2Pulse。

用法

生成器函数可以生成具有8导联值（第一到第八列的导联名称为：'I'，'II'，'V1'，'V2'， 'V3'，'V4'，'V5'，'V6'）的DeepFake心电图，时长为10秒（每个导联5000个值）。可以使用以下方程将这些8导联格式转换为12导联格式。

lead III value = (lead II value) - (lead I value)
lead aVR value = -0.5*(lead I value + lead II value)
lead aVL value = lead I value - 0.5 * lead II value
lead aVF value = lead II value - 0.5 * lead I value

预生成的 DeepFake 心电图及其对应的 MUSE 报告在这里： https://osf.io/6hved/ 或 ( https://huggingface.co/datasets/deepsynthbody/deepfake_ecg )

- In this repository, there are two DeepFake datasets:
    1. 150k dataset - Randomly generated 150k DeepFakeECGs
    2. Filtered all normals dataset - Only "Normal" ECGs filtered using the MUSE analysis report

真实心电图与 DeepFake 心电图对比（从左到右）：

一个示例 DeepFake 心电图：

贡献

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引用：

@article{thambawita2021deepfake,
  title={DeepFake electrocardiograms using generative adversarial networks are the beginning of the end for privacy issues in medicine},
  author={Thambawita, Vajira and Isaksen, Jonas L and Hicks, Steven A and Ghouse, Jonas and Ahlberg, Gustav and Linneberg, Allan and Grarup, Niels and Ellervik, Christina and Olesen, Morten Salling and Hansen, Torben and others},
  journal={Scientific reports},
  volume={11},
  number={1},
  pages={1--8},
  year={2021},
  publisher={Nature Publishing Group}
}	

许可证

MIT

了解更多详情：

请联系：vajira@simula.no，michael@simula.no