論文の概要: Robust R-Peak Detection in Low-Quality Holter ECGs using 1D Convolutional Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.01666v1
• Date: Tue, 29 Dec 2020 21:10:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-04-18 22:38:34.040682
• Title: Robust R-Peak Detection in Low-Quality Holter ECGs using 1D Convolutional Neural Network
• Title（参考訳）: 1次元畳み込みニューラルネットワークによる低品質ホルター心電図のロバストRピーク検出
• Authors: Muhammad Uzair Zahid, Serkan Kiranyaz, Turker Ince, Ozer Can Devecioglu, Muhammad E. H. Chowdhury, Amith Khandakar, Anas Tahir and Moncef Gabbouj
• Abstract要約: 本論文ではホルターECG信号におけるRピーク検出のための汎用かつ堅牢なシステムを提案する。 1D Convolutional Neural Network(CNN)の新しい実装は、誤報の数を減らすために検証モデルと統合されています。 実験の結果,CPSC-DBでは99.30%のF1スコア,99.69%のリコール,98.91%の精度が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.198563425074372
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Noise and low quality of ECG signals acquired from Holter or wearable devices deteriorate the accuracy and robustness of R-peak detection algorithms. This paper presents a generic and robust system for R-peak detection in Holter ECG signals. While many proposed algorithms have successfully addressed the problem of ECG R-peak detection, there is still a notable gap in the performance of these detectors on such low-quality ECG records. Therefore, in this study, a novel implementation of the 1D Convolutional Neural Network (CNN) is used integrated with a verification model to reduce the number of false alarms. This CNN architecture consists of an encoder block and a corresponding decoder block followed by a sample-wise classification layer to construct the 1D segmentation map of R- peaks from the input ECG signal. Once the proposed model has been trained, it can solely be used to detect R-peaks possibly in a single channel ECG data stream quickly and accurately, or alternatively, such a solution can be conveniently employed for real-time monitoring on a lightweight portable device. The model is tested on two open-access ECG databases: The China Physiological Signal Challenge (2020) database (CPSC-DB) with more than one million beats, and the commonly used MIT-BIH Arrhythmia Database (MIT-DB). Experimental results demonstrate that the proposed systematic approach achieves 99.30% F1-score, 99.69% recall, and 98.91% precision in CPSC-DB, which is the best R-peak detection performance ever achieved. Compared to all competing methods, the proposed approach can reduce the false-positives and false-negatives in Holter ECG signals by more than 54% and 82%, respectively. Results also demonstrate similar or better performance than most competing algorithms on MIT-DB with 99.83% F1-score, 99.85% recall, and 99.82% precision.
• Abstract（参考訳）: ホルターやウェアラブルデバイスから取得したECG信号のノイズと低品質は、Rピーク検出アルゴリズムの精度と堅牢性を低下させる。 本稿では,ホルターECG信号におけるRピーク検出のための汎用的で堅牢なシステムを提案する。 多くの提案アルゴリズムは、ECG R-peak検出の問題をうまく解決しているが、これらの検出器の性能は、そのような低品質のECGレコード上での顕著な差がある。 そこで本研究では,1次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の新たな実装を検証モデルに統合し,誤報数を削減する。 このCNNアーキテクチャは、入力ECG信号からRピークの1次元分割マップを構築するために、エンコーダブロックと対応するデコーダブロックと、サンプルワイズ分類層とから構成される。 提案されたモデルをトレーニングすれば、単一のチャネルecgデータストリーム内のrピークを迅速かつ正確に検出するだけでなく、軽量なポータブルデバイス上でのリアルタイム監視に利用することもできる。 このモデルは、100万回以上のビートを持つ中国生理信号挑戦データベース(CPSC-DB)と、一般的に使用されるMIT-BIH Arrhythmia Database(MIT-DB)の2つのオープンアクセスECGデータベースでテストされている。 実験の結果、提案手法は99.30%のF1スコア、99.69%のリコール、98.91%の精度でCPSC-DBが達成された。 競合する全ての手法と比較して、ホルター心電図信号の偽陽性と偽陰性はそれぞれ54%以上、偽陰性は82%以上減少する。 結果は、ほとんどのmit-dbの競合アルゴリズムと99.83%のf1-score、99.85%のリコール、99.82%の精度で同等または優れた性能を示している。

関連論文リスト

• EKGNet: A 10.96{\mu}W Fully Analog Neural Network for Intra-Patient Arrhythmia Classification [79.7946379395238]
  心電図不整脈分類におけるアナログ計算と深層学習を組み合わせた統合的アプローチを提案する。 本稿では,低消費電力で高精度にアーカイブするハードウェア効率と完全アナログ不整脈分類アーキテクチャであるEKGNetを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T02:37:49Z)
• DGSD: Dynamical Graph Self-Distillation for EEG-Based Auditory Spatial Attention Detection [49.196182908826565]
  AAD(Auditory Attention Detection)は、マルチスピーカー環境で脳信号からターゲット話者を検出することを目的としている。 現在のアプローチは主に、画像のようなユークリッドデータを処理するために設計された従来の畳み込みニューラルネットワークに依存している。 本稿では、入力として音声刺激を必要としないAADのための動的グラフ自己蒸留(DGSD)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-07T13:43:46Z)
• EEG-Fest: Few-shot based Attention Network for Driver's Vigilance Estimation with EEG Signals [160.57870373052577]
  運転士の警戒の欠如は、ほとんどの車両事故の主な原因である。 EEGはドライバーの眠気推定のための信頼性と効率的なツールである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-07T21:35:08Z)
• Generalizing electrocardiogram delineation: training convolutional neural networks with synthetic data augmentation [63.51064808536065]
  ECGのデライン化のための既存のデータベースは小さく、サイズやそれらが表す病態の配列に不足している。 まず、原データベースから抽出した基本セグメントのプールを与えられたECGトレースを確率的に合成し、その整合性のある合成トレースに配置するための一連のルールを考案した。 第二に、2つの新しいセグメンテーションに基づく損失関数が開発され、これは、正確な数の独立構造の予測を強制し、サンプル数の削減に焦点をあてて、より密接なセグメンテーション境界を創出することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-25T10:11:41Z)
• SE-ECGNet: A Multi-scale Deep Residual Network with Squeeze-and-Excitation Module for ECG Signal Classification [6.124438924401066]
  ECG信号分類タスクのためのマルチスケール深部残差ネットワークを開発しています。 我々は,マルチリード信号を2次元行列として扱うことを提案する。 提案モデルは,mit-bihデータセットでは99.2%,alibabaデータセットでは89.4%のf1-scoreを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-10T08:37:44Z)
• Deep Learning-Based Arrhythmia Detection Using RR-Interval Framed Electrocardiograms [9.884633954053344]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-01T09:10:24Z)
• Atrial Fibrillation Detection and ECG Classification based on CNN-BiLSTM [3.1372269816123994]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-12T04:20:56Z)
• Detection of gravitational-wave signals from binary neutron star mergers using machine learning [52.77024349608834]
  本稿では,重力波検出器の時系列ひずみデータを用いたニューラルネットワークに基づく機械学習アルゴリズムを提案する。 信号対雑音比が25未満の信号に対する感度は6因子改善した。 保守的な推定は、我々のアルゴリズムが信号の到着からアラート発生までの平均10.2秒の遅延を発生させることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-02T10:20:11Z)
• ECG-DelNet: Delineation of Ambulatory Electrocardiograms with Mixed Quality Labeling Using Neural Networks [69.25956542388653]
  ディープラーニング(DL)アルゴリズムは、学術的、産業的にも重くなっている。 セグメンテーションフレームワークにECGの検出とデライン化を組み込むことにより、低解釈タスクにDLをうまく適用できることを実証する。 このモデルは、PhyloNetのQTデータベースを使用して、105個の増幅ECG記録から訓練された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-11T16:29:12Z)
• A Graph-constrained Changepoint Detection Approach for ECG Segmentation [5.209323879611983]
  本稿では,前処理ステップを使わずにRピーク位置を確実に検出するための新しいグラフベース最適変化点検出法を提案する。 提案手法は,MIT-BIH不整脈データベース(MIT-BIH-AR)に基づいて,全体の感度 Sen = 99.76,正の予測率 PPR = 99.68,検出誤差率 DER = 0.55 を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-24T23:41:41Z)
• RPnet: A Deep Learning approach for robust R Peak detection in noisy ECG [0.0]
  InceptionブロックとResidualブロックを組み合わせたUnetの新たな応用を提案し、ECGからRピークを抽出する。 提案したネットワークは、CVDを持つECGエピソードを含むデータベース上でトレーニングされ、3つの従来のECG検出器に対してテストされた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-17T08:11:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。