X-Beat：用于 ECG 图像分类的可解释框架

英文标题：X-Beat: An Explainable Framework for ECG Image Classification

这篇 arXiv 预印本提出了 X-Beat，一个面向心电图（ECG）图像分类的可解释框架。研究聚焦于心肌梗死、心律异常等心脏疾病的自动化 ECG 解读，以支持更早期的检测。论文指出，许多高性能深度学习模型仍存在难以解释的问题，X-Beat 旨在提升模型预测结果的可理解性。对于开发者和医疗 AI 行业而言，该工作强调了在保持分类性能的同时提供可信解释的重要性。

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