論文の概要: Novel Classification of Ischemic Heart Disease Using Artificial Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.09801v1
• Date: Thu, 19 Nov 2020 13:00:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-23 21:53:43.460906
• Title: Novel Classification of Ischemic Heart Disease Using Artificial Neural Network
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた虚血性心疾患の新しい分類
• Authors: Giulia Silveri, Marco Merlo, Luca Restivo, Gianfranco Sinagra, Agostino Accardo
• Abstract要約: 虚血性心疾患 (IHD) は, 不安定狭心症, 心筋梗塞, 急激な心死で発症する前, 静電気泳動による微妙な病態である。 パラメータ抽出型心拍変動(HRV)信号に適用した機械学習技術は、いくつかの心臓疾患の早期診断において貴重な支援であると考えられる。 本研究は,965名の被験者の大規模なコホートにおいて,ANNに対して適用された線形および非線形のHRVパラメータを用いて,高い精度でIHD患者を識別できる特徴を同定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Ischemic heart disease (IHD), particularly in its chronic stable form, is a subtle pathology due to its silent behavior before developing in unstable angina, myocardial infarction or sudden cardiac death. Machine learning techniques applied to parameters extracted form heart rate variability (HRV) signal seem to be a valuable support in the early diagnosis of some cardiac diseases. However, so far, IHD patients were identified using Artificial Neural Networks (ANNs) applied to a limited number of HRV parameters and only to very few subjects. In this study, we used several linear and non-linear HRV parameters applied to ANNs, in order to confirm these results on a large cohort of 965 sample of subjects and to identify which features could discriminate IHD patients with high accuracy. By using principal component analysis and stepwise regression, we reduced the original 17 parameters to five, used as inputs, for a series of ANNs. The highest accuracy of 82% was achieved using meanRR, LFn, SD1, gender and age parameters and two hidden neurons.
• Abstract（参考訳）: 虚血性心疾患(ihd)は、不安定狭心症、心筋梗塞、突然の心臓死に発症する前に、その静かな行動によって生じる微妙な病理である。 パラメータ抽出型心拍変動(HRV)信号に適用した機械学習技術は、いくつかの心臓疾患の早期診断において貴重な支援であると考えられる。 しかし, これまでに, 少数のHRVパラメータに適用した人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いて, IHD患者を同定した。 本研究は,965名の被験者の大規模なコホートにおいて,ANNに対して適用された線形および非線形のHRVパラメータを用いて,高い精度でIHD患者を識別できる特徴を同定した。 主成分分析とステップワイズ回帰を用いて,一連のANNに対して,元の17パラメータを入力として使用した5パラメータに削減した。 82%の精度は平均RR,LFn,SD1,性別と年齢パラメータと2つの隠れニューロンを用いて達成された。

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