章灵伟于《Computer Methods and Programs in Biomedicine》发表了一篇题为《An Interpretable 1D Convolutional Neural Network for Detecting Patient-Ventilator Asynchrony in Mechanical Ventilation》的SCI 二区学术论文。
这项研究旨在提出一种深度学习模型，通过高亮模型分类决策时所关注的波形特征区域来解释患者呼吸机异步（PVA）识别结果。这项研究可以为ICU临床医生提供更多有关深度学习模型工作机制的信息，从而使深度学习方法在临床上更容易被接受。
