Fugu-MT 論文翻訳(概要): Identification of 27 abnormalities from multi-lead ECG signals: An ensembled Se-ResNet framework with Sign Loss function

論文の概要: Identification of 27 abnormalities from multi-lead ECG signals: An ensembled Se-ResNet framework with Sign Loss function

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.03895v2
Date: Tue, 12 Jan 2021 04:46:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-10 05:10:35.872497
Title: Identification of 27 abnormalities from multi-lead ECG signals: An ensembled Se-ResNet framework with Sign Loss function
Title（参考訳）: マルチリード心電図信号からの27の異常の同定:サインロス機能を有するSe-ResNetフレームワーク
Authors: Zhaowei Zhu, Xiang Lan, Tingting Zhao, Yangming Guo, Pipin Kojodjojo, Zhuoyang Xu, Zhuo Liu, Siqi Liu, Han Wang, Xingzhi Sun, Mengling Feng
Abstract要約: 12-lead ECGは、心臓の異常を識別するための安価で一般的なツールである。私たちの目標は、12リードECG記録から27のECG異常を自動的に識別するアルゴリズムを開発することです。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.413068242791265
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Cardiovascular disease is a major threat to health and one of the primary causes of death globally. The 12-lead ECG is a cheap and commonly accessible tool to identify cardiac abnormalities. Early and accurate diagnosis will allow early treatment and intervention to prevent severe complications of cardiovascular disease. In the PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge 2020, our objective is to develop an algorithm that automatically identifies 27 ECG abnormalities from 12-lead ECG recordings.
Abstract（参考訳）: 心臓血管疾患は健康にとって大きな脅威であり、世界中の死因の1つである。 12誘導心電図は、心臓の異常を識別するための安価で一般的なツールである。早期かつ正確な診断は、早期の治療と介入により、心血管疾患の重篤な合併症を予防する。本研究の目的は,12誘導心電図記録から27個の心電図異常を自動的に識別するアルゴリズムを開発することである。

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