論文の概要: CardioLearn: A Cloud Deep Learning Service for Cardiac Disease Detection from Electrocardiogram

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.02165v1
• Date: Sat, 4 Jul 2020 18:48:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-13 13:56:42.075687
• Title: CardioLearn: A Cloud Deep Learning Service for Cardiac Disease Detection from Electrocardiogram
• Title（参考訳）: CardioLearn:心電図による心疾患検出のためのクラウドディープラーニングサービス
• Authors: Shenda Hong, Zhaoji Fu, Rongbo Zhou, Jie Yu, Yongkui Li, Kai Wang, Guanlin Cheng
• Abstract要約: CardioLearnというECGの心臓疾患検出のためのクラウド深層学習サービスの構築,トレーニング,運用について,我々の研究成果を実演する。 実用的な例として、我々は、いつでもどこでも心電図を収集し、心疾患を検出できるインタラクティブなモバイルプログラムとともに、ポータブルなスマートハードウェアデバイスを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.697086783381729
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Electrocardiogram (ECG) is one of the most convenient and non-invasive tools for monitoring peoples' heart condition, which can use for diagnosing a wide range of heart diseases, including Cardiac Arrhythmia, Acute Coronary Syndrome, et al. However, traditional ECG disease detection models show substantial rates of misdiagnosis due to the limitations of the abilities of extracted features. Recent deep learning methods have shown significant advantages, but they do not provide publicly available services for those who have no training data or computational resources. In this paper, we demonstrate our work on building, training, and serving such out-of-the-box cloud deep learning service for cardiac disease detection from ECG named CardioLearn. The analytic ability of any other ECG recording devices can be enhanced by connecting to the Internet and invoke our open API. As a practical example, we also design a portable smart hardware device along with an interactive mobile program, which can collect ECG and detect potential cardiac diseases anytime and anywhere.
• Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)は、心不整脈、急性冠症候群など、幅広い心臓疾患の診断に使用できる、患者の心臓状態を監視する最も便利で非侵襲的なツールの1つである。 しかし, 従来の心電図疾患検出モデルでは, 抽出された特徴の能力の限界により誤診の頻度がかなり高い。 近年のディープラーニング手法には大きな利点があるが、トレーニングデータや計算資源を持たない人には公開されていない。 本稿では,心電図による心疾患検出のためのクラウド深層学習サービスであるcardilearnの構築,トレーニング,サービスについて紹介する。 インターネットに接続してオープンAPIを呼び出すことで、他のECG記録装置の分析能力を向上することができる。 実用的な例として、我々は、いつでもどこでも心電図を収集し、心疾患を検出できるインタラクティブなモバイルプログラムとともに、ポータブルなスマートハードウェアデバイスを設計する。

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