論文の概要: End-to-End Deep Learning for Reliable Cardiac Activity Monitoring using
Seismocardiograms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.05662v1
- Date: Mon, 12 Oct 2020 13:02:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-08 08:01:54.877616
- Title: End-to-End Deep Learning for Reliable Cardiac Activity Monitoring using
Seismocardiograms
- Title(参考訳): seismocardiogramsを用いたエンド・ツー・エンド型ディープラーニングによる心活動モニタリング
- Authors: Prithvi Suresh, Naveen Narayanan, Chakilam Vijay Pranav, Vineeth
Vijayaraghavan
- Abstract要約: SeismoNetは、心電図(SCG)信号から心臓活動を観察するエンドツーエンドのソリューションを提供することを目指している。
これらのSCG信号はモーションベースであり、簡単でユーザフレンドリーな方法で取得できる。
ディープラーニングを用いることで、ノイズライディング形態にもかかわらず、SCG信号から直接Rピークを検出することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.057350354637930076
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Continuous monitoring of cardiac activity is paramount to understanding the
functioning of the heart in addition to identifying precursors to conditions
such as Atrial Fibrillation. Through continuous cardiac monitoring, early
indications of any potential disorder can be detected before the actual event,
allowing timely preventive measures to be taken. Electrocardiography (ECG) is
an established standard for monitoring the function of the heart for clinical
and non-clinical applications, but its electrode-based implementation makes it
cumbersome, especially for uninterrupted monitoring. Hence we propose
SeismoNet, a Deep Convolutional Neural Network which aims to provide an
end-to-end solution to robustly observe heart activity from Seismocardiogram
(SCG) signals. These SCG signals are motion-based and can be acquired in an
easy, user-friendly fashion. Furthermore, the use of deep learning enables the
detection of R-peaks directly from SCG signals in spite of their noise-ridden
morphology and obviates the need for extracting hand-crafted features.
SeismoNet was modelled on the publicly available CEBS dataset and achieved a
high overall Sensitivity and Positive Predictive Value of 0.98 and 0.98
respectively.
- Abstract(参考訳): 心活動の連続的なモニタリングは、心房細動などの病態の前駆体を同定することに加えて、心臓の機能を理解する上で重要である。
心臓の連続モニタリングによって、潜在的な障害の早期の兆候を実際の事象の前に検出することができ、適切な予防措置を講じることができる。
心電図(ecg)は、臨床および非臨床応用のために心臓の機能をモニターするための確立された標準であるが、その電極ベースの実装は、特に非干渉モニタリングにおいて、面倒である。
そこで本研究では,心電図(SCG)信号から心臓活動を堅牢に観察するエンド・ツー・エンドのソリューションの提供を目的とした,深層畳み込みニューラルネットワークであるSeesmoNetを提案する。
これらのSCG信号はモーションベースであり、簡単にユーザフレンドリーな方法で取得できる。
さらに, 深層学習を用いることで, scg信号から直接rピークの検出が可能となるとともに, 手作り特徴の抽出が不要となる。
SeismoNetはCEBSデータセットをモデル化し、それぞれ0.98と0.98の総合感度と正の予測値を達成した。
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