論文の概要: ECGDetect: Detecting Ischemia via Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.13232v1
• Date: Mon, 28 Sep 2020 11:57:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 21:31:48.960948
• Title: ECGDetect: Detecting Ischemia via Deep Learning
• Title（参考訳）: ecgdetect: 深層学習による虚血の検出
• Authors: Atandra Burman, Jitto Titus, David Gbadebo, Melissa Burman
• Abstract要約: RCE-ECG-Detectは、心筋虚血に伴うST変化における形態パターンを検出する機械学習モデルである。 我々のディープニューラルネットワークモデルは畳み込み層を備え、90.31%のROC-AUC、89.34%の感度、87.81%の特異性が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Coronary artery disease(CAD) is the most common type of heart disease and the leading cause of death worldwide[1]. A progressive state of this disease marked by plaque rupture and clot formation in the coronary arteries, also known as an acute coronary syndrome (ACS), is a condition of the heart associated with sudden, reduced blood flow caused due to partial or full occlusion of coronary vasculature that normally perfuses the myocardium and nerve bundles, compromising the proper functioning of the heart. Often manifesting with pain or tightness in the chest as the second most common cause of emergency department visits in the United States, it is imperative to detect ACS at the earliest. This is particularly relevant to diabetic patients at home, that may not feel classic chest pain symptoms, and are susceptible to silent myocardial injury. In this study, we developed the RCE- ECG-Detect algorithm, a machine learning model to detect the morphological patterns in significant ST change associated with myocardial ischemia. We developed the RCE- ECG-Detect using data from the LTST database which has a sufficiently large sample set to train a reliable model. We validated the predictive performance of the machine learning model on a holdout test set collected using RCE's ECG wearable. Our deep neural network model, equipped with convolution layers, achieves 90.31% ROC-AUC, 89.34% sensitivity, 87.81% specificity.
• Abstract（参考訳）: 冠状動脈疾患(CAD)は心臓疾患の最も一般的なタイプであり、世界中で死因となっている[1]。 この疾患の進行状態は、急性冠症候群(英語版)(acs)としても知られる冠動脈のプラーク破裂と血栓形成を特徴とし、心筋と神経束を正常に灌流させる冠血管の一部または完全閉塞による突然の血流の減少に伴う心臓の状態であり、心臓の適切な機能に影響を与えている。 胸の痛みやきつさが米国における緊急部訪問の2番目に多い原因であることから、早期にACSを検出することが必須である。 これは、典型的な胸痛の症状を感じず、無症候性心筋障害の影響を受けやすい在宅糖尿病患者に特に関係がある。 本研究では, 心筋虚血に伴うST変化における形態パターンを検出する機械学習モデルであるCE-ECG-Detectアルゴリズムを開発した。 RCE-ECG-Detect を LTST データベースからのデータを用いて開発した。 RCEのECGウェアラブルを用いて収集したホールドアウトテストセットにおいて,機械学習モデルの予測性能を検証した。 我々のディープニューラルネットワークモデルは畳み込み層を備え、90.31%のROC-AUC、89.34%の感度、87.81%の特異性が得られる。

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