Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhance CNN Robustness Against Noises for Classification of 12-Lead ECG with Variable Length

論文の概要: Enhance CNN Robustness Against Noises for Classification of 12-Lead ECG with Variable Length

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03609v4
Date: Mon, 30 Nov 2020 20:09:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-01 11:57:48.226549
Title: Enhance CNN Robustness Against Noises for Classification of 12-Lead ECG with Variable Length
Title（参考訳）: 可変長12レベル心電図の分類における雑音に対するCNNロバスト性
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。本研究では,可変長12リードECG信号の分類のためのCNNを設計した。評価の結果, CPSC 2018 ECG分類課題の上位6項目に匹敵するF1スコアと平均精度を達成できた。
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. However, despite of the excellent performance in classification accuracy, it has been shown that DNNs are highly vulnerable to adversarial noises which are subtle changes in input of a DNN and lead to a wrong class-label prediction with a high confidence. Thus, it is challenging and essential to improve robustness of DNNs against adversarial noises for ECG signal classification, a life-critical application. In this work, we designed a CNN for classification of 12-lead ECG signals with variable length, and we applied three defense methods to improve robustness of this CNN for this classification task. The ECG data in this study is very challenging because the sample size is limited, and the length of each ECG recording varies in a large range. The evaluation results show that our customized CNN reached satisfying F1 score and average accuracy, comparable to the top-6 entries in the CPSC2018 ECG classification challenge, and the defense methods enhanced robustness of our CNN against adversarial noises and white noises, with a minimal reduction 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。しかし, 分類精度が優れているにもかかわらず, DNNは, DNNの入力の微妙な変化を伴い, 信頼度の高いクラスラベル予測の誤りにつながる敵対的雑音に対して非常に脆弱であることが示されている。したがって、生命クリティカルな応用であるECG信号分類において、逆方向雑音に対するDNNの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,12誘導ECG信号を可変長で分類するためのCNNを設計し,CNNの堅牢性を向上させるために3つの防御手法を適用した。本研究のECGデータは非常に難しいのは,サンプルサイズが限られており,各ECG記録の長さが広い範囲で変化するためである。評価の結果,cpsc2018 ecg分類チャレンジの上位6項目に匹敵するf1スコアと平均精度を満たし,cnnの逆雑音や白色雑音に対する頑健性を高め,クリーンデータにおける精度を最小に抑えることができた。

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