# Applicazioni pratiche di deep learning/Analisi elettrocardiogramma (ECG)

Applicazioni pratiche di deep learning
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
* Applicazioni pratiche di deep learningApplicazioni pratiche di deep learning
** Riconoscimento malattie ortaggiApplicazioni pratiche di deep learning/Riconoscimento malattie ortaggi
** Elaborazione del linguaggio naturaleApplicazioni pratiche di deep learning/Elaborazione del linguaggio naturale
** Riconoscimento recensioni positive AmazonApplicazioni pratiche di deep learning/Riconoscimento recensioni positive Amazon
** Identificazione tumori della pelleApplicazioni pratiche di deep learning/Identificazione tumori della pelle
** Diagnosi polmoniteApplicazioni pratiche di deep learning/Diagnosi polmonite
** Diagnosi alzheimerApplicazioni pratiche di deep learning/Diagnosi alzheimer
** Analisi elettrocardiogramma (ECG)Applicazioni pratiche di deep learning/Analisi elettrocardiogramma (ECG)
** Classificazione dei tweetsApplicazioni pratiche di deep learning/Classificazione dei tweets
** Segmentazione delle immaginiApplicazioni pratiche di deep learning/Segmentazione delle immagini
** Profilazione delle personeApplicazioni pratiche di deep learning/Profilazione delle persone
** Raccomandazione prodottiApplicazioni pratiche di deep learning/Raccomandazione prodotti
** Da voce a testoApplicazioni pratiche di deep learning/Da voce a testo
** Conversazione AIApplicazioni pratiche di deep learning/Conversazione AI
** Classificazione dei fioriApplicazioni pratiche di deep learning/Classificazione dei fiori
* Large Language Models
** Interrogare documenti(LLM)Applicazioni pratiche di deep learning/Interrogare documenti(LLM)
** Realizzare un chatbot(LLM)Applicazioni pratiche di deep learning/Realizzare un chatbot(LLM)
* Appendice
** Creare un notebook ColabApplicazioni pratiche di deep learning/Creare un notebook Colab
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Il modello gianlab/swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-ecg-classification che si trova su Hugging Face qui : https://huggingface.co/gianlab/swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-ecg-classification è stato ottenuto addestrandolo su Google Colab dopo avere importato le immagini degli elettrocardiogrammi ECG da qui : https://www.kaggle.com/datasets/erhmrai/ecg-image-data/data . Il modello consente di individuare l'esito dell'ECG con un'accuratezza del 100% . Le possibili classificazioni ottenute sono:
Ci sono 3 possibilità per utilizzarlo :
1) Collegarsi con la pagina del modello https://huggingface.co/gianlab/swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-ecg-classification, cliccare su "Drag image here or click to browse from your device" e caricare l'immagine dell'ECG . Si otterrà una classificazione dell'ECG con la relativa accuratezza che va dall'1% al 100% .
2) Creare su Colab un nuovo file e incollare il seguente codice :
Caricare l'immagine dell'ECG sul server tramite il seguente codice:
Per visualizzare l'immagine dell'ECG si può utilizzare il seguente codice :
Per ottenere la classificazione dell'ECG digitare :
con il seguente risultato :
Quindi nel caso specifico si tratta di un normale ECG con un'accuratezza del 100% .
3) Invece di caricare la foto sul server di Colab si può importarla direttamente dal web con :

## Link esterni

* Esempio di notebook Colab per la classificazione delle immagini