論文の概要: Deep Learning-Based Arrhythmia Detection Using RR-Interval Framed Electrocardiograms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.00348v1
• Date: Tue, 1 Dec 2020 09:10:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-30 19:57:34.984656
• Title: Deep Learning-Based Arrhythmia Detection Using RR-Interval Framed Electrocardiograms
• Title（参考訳）: RR-Interval Framed Electrocardiogram を用いたディープラーニングによる不整脈検出
• Authors: Song-Kyoo Kim, Chan Yeob Yeun, Paul D. Yoo, Nai-Wei Lo, Ernesto Damiani
• Abstract要約: ディープラーニングは、生体認証セキュリティアプリケーションにおける個人認証を実現するために使用することができる。 我々は,連続したRピーク間の距離を表す時間スライスされた心電図データを用いた不整脈検出モデルを開発した。 この小型システムは、ウェアラブルデバイスやリアルタイム監視機器に実装することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.884633954053344
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning applied to electrocardiogram (ECG) data can be used to achieve personal authentication in biometric security applications, but it has not been widely used to diagnose cardiovascular disorders. We developed a deep learning model for the detection of arrhythmia in which time-sliced ECG data representing the distance between successive R-peaks are used as the input for a convolutional neural network (CNN). The main objective is developing the compact deep learning based detect system which minimally uses the dataset but delivers the confident accuracy rate of the Arrhythmia detection. This compact system can be implemented in wearable devices or real-time monitoring equipment because the feature extraction step is not required for complex ECG waveforms, only the R-peak data is needed. The results of both tests indicated that the Compact Arrhythmia Detection System (CADS) matched the performance of conventional systems for the detection of arrhythmia in two consecutive test runs. All features of the CADS are fully implemented and publicly available in MATLAB.
• Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)データに応用された深層学習は生体認証の応用において個人認証に利用できるが、心血管疾患の診断には広く使われていない。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の入力として,連続Rピーク間の距離を表す時間スライスECGデータを用いた不整脈検出のための深層学習モデルを開発した。 主な目的は、データセットを最小に使用するが、不整脈検出の自信のある精度を提供する、コンパクトなディープラーニングベースの検出システムを開発することである。 この小型システムは、複雑なECG波形に特徴抽出ステップを必要としないため、ウェアラブルデバイスやリアルタイム監視装置に実装でき、Rピークデータのみを必要とする。 両試験の結果, CADS (Compact Arrhythmia Detection System) は2回の連続試験において, 不整脈検出システムの性能と一致した。 CADSのすべての機能は完全に実装されており、MATLABで公開されている。

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