論文の概要: Multilabel 12-Lead Electrocardiogram Classification Using Gradient Boosting Tree Ensemble

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.13712v1
• Date: Wed, 21 Oct 2020 18:11:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 01:02:21.387338
• Title: Multilabel 12-Lead Electrocardiogram Classification Using Gradient Boosting Tree Ensemble
• Title（参考訳）: 勾配ブースティングツリーアンサンブルを用いたマルチラベル12誘導心電図分類
• Authors: Alexander William Wong, Weijie Sun, Sunil Vasu Kalmady, Padma Kaul, Abram Hindle
• Abstract要約: 我々は,心電図の診断を分類するために,形態や信号処理機能に適合した勾配強化木のアンサンブルを用いたアルゴリズムを構築した。 各リードについて、心拍変動、PQRSTテンプレート形状、全信号波形から特徴を導出する。 各クラスに属するECGインスタンスの確率を予測するため、全12項目の特徴と合わせて、勾配を増す決定ツリーの集合に適合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.29529357862955
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The 12-lead electrocardiogram (ECG) is a commonly used tool for detecting cardiac abnormalities such as atrial fibrillation, blocks, and irregular complexes. For the PhysioNet/CinC 2020 Challenge, we built an algorithm using gradient boosted tree ensembles fitted on morphology and signal processing features to classify ECG diagnosis. For each lead, we derive features from heart rate variability, PQRST template shape, and the full signal waveform. We join the features of all 12 leads to fit an ensemble of gradient boosting decision trees to predict probabilities of ECG instances belonging to each class. We train a phase one set of feature importance determining models to isolate the top 1,000 most important features to use in our phase two diagnosis prediction models. We use repeated random sub-sampling by splitting our dataset of 43,101 records into 100 independent runs of 85:15 training/validation splits for our internal evaluation results. Our methodology generates us an official phase validation set score of 0.476 and test set score of -0.080 under the team name, CVC, placing us 36 out of 41 in the rankings.
• Abstract（参考訳）: 12誘導心電図(ECG)は、心房細動、ブロック、不規則複合体などの心疾患を検出するのに一般的に用いられるツールである。 The PhysioNet/CinC 2020 Challengeでは,心電図の診断を分類するために,形態や信号処理機能に適応した勾配木アンサンブルを用いたアルゴリズムを構築した。 各リードについて,心拍変動,pqrstテンプレート形状,全信号波形から特徴を導出する。 各クラスに属するECGインスタンスの確率を予測するため、全12項目の特徴と合わせて、勾配を増す決定ツリーの集合に適合する。 我々は、フェーズ2の診断予測モデルで使用する最も重要な機能のトップ1000を分離するために、フェーズ1の重要度決定モデルを訓練する。 内部評価結果に対して,43,101レコードのデータセットを85:15トレーニング/バリデーションの100個の独立したランに分割することで,ランダムなサブサンプリングを繰り返し実施する。 我々の手法は、公式フェーズ検証セットスコア0.476、テストセットスコア-0.080をチーム名CVCで生成し、41のうち36をランク付けします。

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