Fugu-MT 論文翻訳(概要): Atrial Fibrillation Detection and ECG Classification based on CNN-BiLSTM

論文の概要: Atrial Fibrillation Detection and ECG Classification based on CNN-BiLSTM

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.06187v1
Date: Thu, 12 Nov 2020 04:20:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-26 07:44:28.806756
Title: Atrial Fibrillation Detection and ECG Classification based on CNN-BiLSTM
Title（参考訳）: CNN-BiLSTMによる心房細動の検出と心電図分類
Authors: Jiacheng Wang and Weiheng Li
Abstract要約: 心電図(ECG)信号から心疾患を視覚的に検出することは困難である。自動心電図信号検出システムを実装することにより,不整脈の診断精度を向上させることができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1372269816123994
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: It is challenging to visually detect heart disease from the electrocardiographic (ECG) signals. Implementing an automated ECG signal detection system can help diagnosis arrhythmia in order to improve the accuracy of diagnosis. In this paper, we proposed, implemented, and compared an automated system using two different frameworks of the combination of convolutional neural network (CNN) and long-short term memory (LSTM) for classifying normal sinus signals, atrial fibrillation, and other noisy signals. The dataset we used is from the MIT-BIT Arrhythmia Physionet. Our approach demonstrated that the cascade of two deep learning network has higher performance than the concatenation of them, achieving a weighted f1 score of 0.82. The experimental results have successfully validated that the cascade of CNN and LSTM can achieve satisfactory performance on discriminating ECG signals.
Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)信号から心疾患を視覚的に検出することは困難である。自動心電図信号検出システムの実装は、診断の正確性を改善するために不整脈の診断に役立つ。本稿では,正常洞信号,心房細動,その他の雑音信号の分類に,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と長期記憶(LSTM)を組み合わせた2つの異なるフレームワークを用いた自動システムの提案,実装,比較を行った。私たちが使ったデータセットはMIT-BIT Arrhythmia Physionetです。提案手法は,2つの深層学習ネットワークのカスケードが結合よりも高い性能を示し,重み付きf1スコアが0.82であることを示した。実験結果から,CNNとLSTMのカスケードがECG信号の識別において良好な性能を発揮することを確認した。

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