論文の概要: RPnet: A Deep Learning approach for robust R Peak detection in noisy ECG
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.08103v1
- Date: Fri, 17 Apr 2020 08:11:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-12 13:54:23.123682
- Title: RPnet: A Deep Learning approach for robust R Peak detection in noisy ECG
- Title（参考訳）: rpnet: 雑音心電図におけるロバストrピーク検出のためのディープラーニングアプローチ
- Authors: Sricharan Vijayarangan, Vignesh R, Balamurali Murugesan, Preejith SP,
Jayaraj Joseph and Mohansankar Sivaprakasam
- Abstract要約: InceptionブロックとResidualブロックを組み合わせたUnetの新たな応用を提案し、ECGからRピークを抽出する。
提案したネットワークは、CVDを持つECGエピソードを含むデータベース上でトレーニングされ、3つの従来のECG検出器に対してテストされた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Automatic detection of R-peaks in an Electrocardiogram signal is crucial in a
multitude of applications including Heart Rate Variability (HRV) analysis and
Cardio Vascular Disease(CVD) diagnosis. Although there have been numerous
approaches that have successfully addressed the problem, there has been a
notable dip in the performance of these existing detectors on ECG episodes that
contain noise and HRV Irregulates. On the other hand, Deep Learning(DL) based
methods have shown to be adept at modelling data that contain noise. In image
to image translation, Unet is the fundamental block in many of the networks. In
this work, a novel application of the Unet combined with Inception and Residual
blocks is proposed to perform the extraction of R-peaks from an ECG.
Furthermore, the problem formulation also robustly deals with issues of
variability and sparsity of ECG R-peaks. The proposed network was trained on a
database containing ECG episodes that have CVD and was tested against three
traditional ECG detectors on a validation set. The model achieved an F1 score
of 0.9837, which is a substantial improvement over the other beat detectors.
Furthermore, the model was also evaluated on three other databases. The
proposed network achieved high F1 scores across all datasets which established
its generalizing capacity. Additionally, a thorough analysis of the model's
performance in the presence of different levels of noise was carried out.
- Abstract（参考訳）: 心電図信号におけるRピークの自動検出は、心拍変動(HRV)分析や心血管疾患(CVD)診断など、様々な応用において重要である。
この問題に対処した多くのアプローチがあるが、これらの既存の検出器はノイズやHRVの照準を含むECGのエピソードで性能が著しく低下している。
一方,Deep Learning(DL)に基づく手法は,ノイズを含むデータモデリングに長けていることが示されている。
画像から画像への変換において、Unetは多くのネットワークの基本ブロックである。
本研究では,ECGからRピークを抽出するために,UnetとInceptionブロックとResidualブロックを組み合わせた新しい応用を提案する。
さらに、問題の定式化は、ECG R-peaksの変動性と分散性の問題をしっかりと扱う。
提案したネットワークはCVDを持つECGエピソードを含むデータベース上でトレーニングされ、検証セット上の3つの従来のECG検出器に対してテストされた。
このモデルはF1スコア0.9837を達成し、他のビート検出器よりも大幅に改善された。
さらに、このモデルは他の3つのデータベースで評価された。
提案ネットワークは,全データセットで高いf1スコアを達成し,その一般化能力を確立した。
また, 異なる騒音レベルの存在下でのモデル性能の徹底的な解析を行った。
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