論文の概要: DENS-ECG: A Deep Learning Approach for ECG Signal Delineation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.08689v1
- Date: Mon, 18 May 2020 13:13:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-01 23:12:50.686261
- Title: DENS-ECG: A Deep Learning Approach for ECG Signal Delineation
- Title（参考訳）: DENS-ECG:ECG信号記述のための深層学習手法
- Authors: Abdolrahman Peimankar and Sadasivan Puthusserypady
- Abstract要約: 本稿では,心拍のリアルタイムセグメンテーションのためのディープラーニングモデルを提案する。
提案アルゴリズムはDENS-ECGアルゴリズムと呼ばれ、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と長短期記憶(LSTM)モデルを組み合わせたものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.648061765081264
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Objectives: With the technological advancements in the field of tele-health
monitoring, it is now possible to gather huge amounts of electro-physiological
signals such as electrocardiogram (ECG). It is therefore necessary to develop
models/algorithms that are capable of analysing these massive amounts of data
in real-time. This paper proposes a deep learning model for real-time
segmentation of heartbeats. Methods: The proposed algorithm, named as the
DENS-ECG algorithm, combines convolutional neural network (CNN) and long
short-term memory (LSTM) model to detect onset, peak, and offset of different
heartbeat waveforms such as the P-wave, QRS complex, T-wave, and No wave (NW).
Using ECG as the inputs, the model learns to extract high level features
through the training process, which, unlike other classical machine learning
based methods, eliminates the feature engineering step. Results: The proposed
DENS-ECG model was trained and validated on a dataset with 105 ECGs of length
15 minutes each and achieved an average sensitivity and precision of 97.95% and
95.68%, respectively, using a 5-fold cross validation. Additionally, the model
was evaluated on an unseen dataset to examine its robustness in QRS detection,
which resulted in a sensitivity of 99.61% and precision of 99.52%. Conclusion:
The empirical results show the flexibility and accuracy of the combined
CNN-LSTM model for ECG signal delineation. Significance: This paper proposes an
efficient and easy to use approach using deep learning for heartbeat
segmentation, which could potentially be used in real-time tele-health
monitoring systems.
- Abstract（参考訳）: 目的:遠隔医療モニタリングの分野での技術進歩により、心電図(ECG)のような膨大な電気生理学的信号を集めることが可能になった。
したがって、これらの膨大なデータをリアルタイムに分析できるモデル/アルゴリズムを開発する必要がある。
本稿では,心拍のリアルタイムセグメンテーションのためのディープラーニングモデルを提案する。
提案手法はdens-ecgアルゴリズムと呼ばれ、畳み込みニューラルネットワーク(cnn)とlong short-term memory(lstm)モデルを組み合わせてp波、qrs複合体、t波、no波(nw)などの異なる心拍波形の開始、ピーク、オフセットを検出する。
ecgを入力として使用すると、トレーニングプロセスを通じて高レベルの特徴を抽出することが学習される。
結果:提案したDENS-ECGモデルは,長さ15分105ECGのデータセットを用いて,それぞれ97.95%と95.68%の平均感度と精度を5倍のクロス検証を用いて評価した。
さらに、qrs検出のロバスト性を調べるために、未発見のデータセットでモデルを評価し、99.61%の感度と99.52%の精度を得た。
結論: 実験結果からECG信号デライン化のためのCNN-LSTMモデルの柔軟性と精度が示された。
意義:本稿では,リアルタイム遠隔医療モニタリングシステムで使用可能な心拍動分節化のための,ディープラーニングを用いた効率的で使いやすいアプローチを提案する。
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