Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Effect of Various Strengths of Noises and Data Augmentations on Classification of Short Single-Lead ECG Signals Using Deep Neural Networks

論文の概要: The Effect of Various Strengths of Noises and Data Augmentations on Classification of Short Single-Lead ECG Signals Using Deep Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.01192v1
Date: Fri, 14 Aug 2020 15:26:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-30 17:21:22.731828
Title: The Effect of Various Strengths of Noises and Data Augmentations on Classification of Short Single-Lead ECG Signals Using Deep Neural Networks
Title（参考訳）: ディープニューラルネットを用いた短単誘導心電図信号の分類における各種雑音強度とデータ拡張の影響
Authors: Faezeh Nejati Hatamian, AmirAbbas Davari, Andreas Maier
Abstract要約: データセットは様々な種類のノイズを持つ異なる記録を含むことができる。ラベル付きバイオシグナーの数は、適切な分類タスクにおいて非常に限られている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.835232168954526
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Due to the multiple imperfections during the signal acquisition, Electrocardiogram (ECG) datasets are typically contaminated with numerous types of noise, like salt and pepper and baseline drift. These datasets may contain different recordings with various types of noise [1] and thus, denoising may not be the easiest task. Furthermore, usually, the number of labeled bio-signals is very limited for a proper classification task.
Abstract（参考訳）: 信号取得中に複数の欠陥があるため、心電図(ECG)データセットは典型的には塩や唐辛子、ベースラインドリフトなどの様々な種類のノイズで汚染される。これらのデータセットは、様々な種類のノイズ [1] を持つ異なる記録を含んでいるため、最も簡単なタスクではないかもしれない。さらに、通常、ラベル付きバイオシグナールの数は適切な分類タスクのために非常に制限されている。

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