論文の概要: Classification of Arrhythmia by Using Deep Learning with 2-D ECG Spectral Image Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.06902v2
• Date: Mon, 25 May 2020 16:44:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-03 04:57:17.527546
• Title: Classification of Arrhythmia by Using Deep Learning with 2-D ECG Spectral Image Representation
• Title（参考訳）: 2次元ecgスペクトル画像を用いたディープラーニングによる不整脈の分類
• Authors: Amin Ullah, Syed M. Anwar, Muhammad Bilal, and Raja M Mehmood
• Abstract要約: 本稿では,ECG信号を8つのクラスに分類するための2次元(2次元)畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを提案する。 我々は,最新の平均分類精度99.11%を達成し,同種の不整脈の分類において,最近報告した結果より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3426603061273994
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The electrocardiogram (ECG) is one of the most extensively employed signals used in the diagnosis and prediction of cardiovascular diseases (CVDs). The ECG signals can capture the heart's rhythmic irregularities, commonly known as arrhythmias. A careful study of ECG signals is crucial for precise diagnoses of patients' acute and chronic heart conditions. In this study, we propose a two-dimensional (2-D) convolutional neural network (CNN) model for the classification of ECG signals into eight classes; namely, normal beat, premature ventricular contraction beat, paced beat, right bundle branch block beat, left bundle branch block beat, atrial premature contraction beat, ventricular flutter wave beat, and ventricular escape beat. The one-dimensional ECG time series signals are transformed into 2-D spectrograms through short-time Fourier transform. The 2-D CNN model consisting of four convolutional layers and four pooling layers is designed for extracting robust features from the input spectrograms. Our proposed methodology is evaluated on a publicly available MIT-BIH arrhythmia dataset. We achieved a state-of-the-art average classification accuracy of 99.11\%, which is better than those of recently reported results in classifying similar types of arrhythmias. The performance is significant in other indices as well, including sensitivity and specificity, which indicates the success of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 心電図 (ECG) は、心血管疾患(CVD)の診断と予測に最も広く用いられている信号の一つである。 ECG信号は、不整脈として知られる心臓のリズミカルな不整脈を捉えることができる。 心電図信号の慎重な研究は、患者の急性および慢性心疾患の正確な診断に不可欠である。 本研究では,心電図信号の2次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを用いて,正常拍動,早期心室収縮拍動,ペースト拍動,右束枝ブロック拍動,左束枝ブロック拍動,心房早期収縮拍動,心室粗動拍動,心室避難拍動の8つのクラスに分類する。 1次元ecg時系列信号は、短時間フーリエ変換により2次元スペクトログラムに変換される。 4つの畳み込み層と4つのプーリング層からなる2次元CNNモデルは、入力スペクトログラムからロバストな特徴を抽出するために設計されている。 提案手法をMIT-BIH不整脈データセットを用いて評価した。 我々は,最近報告した同種の不整脈の分類に比較して,最先端の平均分類精度99.11\%を達成した。 提案手法の成功を示す感度や特異性など,他の指標においても性能は重要である。

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