Cérebro

Um artigo recente publicado no arXiv propõe uma nova abordagem baseada em deep learning para a localização de múltiplas fontes utilizando exclusivamente medições de ângulo de chegada (AoA - Angle of Arrival). A pesquisa aborda um cenário dinâmico onde a plataforma receptora está em movimento, enquanto as fontes são consideradas estacionárias. Embora existam diversos métodos para localização de fonte única, o estudo destaca uma lacuna significativa na pesquisa focada em localização de múltiplas fontes em ambientes dinâmicos. Para preencher essa lacuna, os autores propõem uma estrutura baseada em deep learning que emprega modelos de segmentação semântica para realizar a localização multi-fonte. Especificamente, são utilizados os modelos UNet e UNet++ como base, que processam imagens de entrada codificando as posições da plataforma juntamente com as linhas de localização de direção correspondentes em cada posição. Ao analisar as interseções dessas linhas, os modelos são capazes de iden...

Um novo artigo de pesquisa introduz um framework open-source em Python e um conjunto de quatro datasets sintéticos de imagens de eletrocardiogramas (ECG), visando avançar tarefas críticas baseadas em deep learning na análise de ECG. O framework e os datasets resultantes são projetados para facilitar a digitalização de ECG, a detecção de regiões e nomes de derivações, e a segmentação de formas de onda em nível de pixel. Utilizando o dataset de sinais PTB-XL como base, o framework proposto gera quatro datasets de acesso aberto, cada um focado em um aspecto específico da análise de imagens de ECG. O primeiro dataset consiste em imagens de ECG em várias configurações de derivações pareadas com sinais de séries temporais para digitalização. O segundo fornece imagens de ECG anotadas com caixas delimitadoras no formato YOLO para a detecção de regiões e nomes de derivações. Os datasets três e quatro contêm imagens de derivação única recortadas com máscaras de segmentação compatíveis com mod...