Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improve robustness of DNN for ECG signal classification:a noise-to-signal ratio perspective

論文の概要: Improve robustness of DNN for ECG signal classification:a noise-to-signal ratio perspective

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.09134v3
Date: Thu, 15 Apr 2021 23:10:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-01 23:32:08.274867
Title: Improve robustness of DNN for ECG signal classification:a noise-to-signal ratio perspective
Title（参考訳）: ECG信号分類におけるDNNのロバスト性向上:雑音-信号比の観点から
Authors: Linhai Ma, Liang Liang
Abstract要約: 深部ニューラルネットワーク(DNN)は、ECG信号の自動解釈のために開発された。 DNNは敵の攻撃に対して非常に脆弱である。本研究では,雑音-信号比(NSR)の観点からDNNのロバスト性を改善することを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2977141788872366
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Electrocardiogram (ECG) is the most widely used diagnostic tool to monitor the condition of the cardiovascular system. Deep neural networks (DNNs), have been developed in many research labs for automatic interpretation of ECG signals to identify potential abnormalities in patient hearts. Studies have shown that given a sufficiently large amount of data, the classification accuracy of DNNs could reach human-expert cardiologist level. A DNN-based automated ECG diagnostic system would be an affordable solution for patients in developing countries where human-expert cardiologist are lacking. However, despite of the excellent performance in classification accuracy, it has been shown that DNNs are highly vulnerable to adversarial attacks: subtle changes in input of a DNN can lead to a wrong classification output with high confidence. Thus, it is challenging and essential to improve adversarial robustness of DNNs for ECG signal classification, a life-critical application. In this work, we proposed to improve DNN robustness from the perspective of noise-to-signal ratio (NSR) and developed two methods to minimize NSR during training process. We evaluated the proposed methods on PhysionNets MIT-BIH dataset, and the results show that our proposed methods lead to an enhancement in robustness against PGD adversarial attack and SPSA attack, with a minimal change in accuracy on clean data.
Abstract（参考訳）: 心電図(Electrocardiogram, ECG)は、心血管系の状態をモニターする最も広く用いられる診断ツールである。ディープニューラルネットワーク(Deep Neural Network, DNN)は、心電図信号の自動解釈のために多くの研究室で開発されている。十分な量のデータがあれば、DNNの分類精度は人間の専門的な心臓科医レベルに達する可能性がある。 DNNベースの自動心電図診断システムは、人間の専門医が不足している途上国の患者にとって、手頃な価格のソリューションになるだろう。しかし, 分類精度の優れた性能にもかかわらず, DNNは敵攻撃に対して非常に脆弱であることが示されており, DNNの入力の微妙な変化は, 信頼性の高い誤分類出力につながる可能性がある。したがって、生命クリティカルな応用であるECG信号分類のためのDNNの対向的堅牢性を改善することは困難かつ不可欠である。本研究では,NSR(Nos-to-Signal ratio)の観点からDNNのロバスト性を改善することを提案し,学習過程においてNSRを最小化する2つの方法を開発した。その結果,提案手法がpgd攻撃とspsa攻撃に対するロバスト性の向上につながり,クリーンデータの正確性は最小限に抑えられた。

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