Efficient Deep Learning Models Integrated with a Smart Web Application for Classifying Heart Diseases Based on ECG Signals
Rattachement africain : Égypte, sa. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Recent advancements in the accuracy of deep learning (DL) hold significant promise for improving the classification of heart patients. Nevertheless, continued refinement is essential to achieve even greater levels of precision in DL techniques. This paper proposes three efficient DL models: Swin Transformer (Swin-T), Visual Geometry Group (VGG)-19, and Vision Transformer (ViT), which are implemented to classify different types of heart patients. The three DL models are learned on a balanced dataset comprising 600 electrocardiogram (ECG) samples. This dataset contains three classes: Arrhythmia Patient, Myocardic Patient, and Normal Patient. The DL models are applied using a PyTorch framework v2.10.0, with fine-tuning for the models’ hyperparameters to maximize the classification accuracy, and data augmentation techniques are implemented for the ECG samples. Additionally, a smart web application is designed for classifying heart patients into three different diagnostic categories. The performance of the three models is assessed by several metrics such as area under precision-recall (AUPR) curves and normalized confusion matrices (NCMs). The proposed three models achieve high testing accuracy for the classification of heart patients. Regarding testing loss (TL) rates for the Swin-T, VGG-19, and ViT achieve rates of 0.0707, 0.4138, and 0.0015, respectively. Also, the ViT achieves an F1-score, true positive rate (TPR), and AUPR curves of 100%.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Efficient Deep Learning Models Integrated with a Smart Web Application for Classifying Heart Diseases Based on ECG Signals
- Date Crossref
- 16/03/2026
- Éditeur
- MDPI AG
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Higher Institute of Engineering Égypte (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
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Umm al-Qura University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Suez Canal University Suez Canal University, Égypte (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
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Imam Abdulrahman Bin Faisal University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Ain Shams University Égypte (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
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Faculty of Computer Science and Engineering Department of Artificial Intelligence Engineering Égypte (pays nommé en fin d’affiliation)Université ou école supérieure
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Al-Madinah Higher Institute for Engineering and Technology Department of Electronics and Communications Engineering Giza, Égypte (pays nommé en fin d’affiliation)Structure de recherche
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College of Arts and Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Faculty of Computers and Informatics Information Systems Department Ismailia, Égypte (pays nommé en fin d’affiliation)Université ou école supérieure
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College of Sciences and Humanities in Jubail Department of Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Faculty of Computer and Information Sciences Department of Basic Sciences Cairo, Égypte (pays nommé en fin d’affiliation)Université ou école supérieure
Higher Institute of Engineering (Égypte), Umm al-Qura University et Suez Canal University (Suez Canal University, Égypte), avec 8 autres affiliations. Pays d’affiliation : Égypte.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.