Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Novel Transfer Learning-Based Approach for Screening Pre-existing Heart Diseases Using Synchronized ECG Signals and Heart Sounds

論文の概要: A Novel Transfer Learning-Based Approach for Screening Pre-existing Heart Diseases Using Synchronized ECG Signals and Heart Sounds

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01728v1
Date: Tue, 2 Feb 2021 19:51:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-04 17:13:26.148090
Title: A Novel Transfer Learning-Based Approach for Screening Pre-existing Heart Diseases Using Synchronized ECG Signals and Heart Sounds
Title（参考訳）: 心電図信号と心臓音の同期を用いた新しいトランスファー学習型心疾患スクリーニング法
Authors: Ramith Hettiarachchi, Udith Haputhanthri, Kithmini Herath, Hasindu Kariyawasam, Shehan Munasinghe, Kithmin Wickramasinghe, Duminda Samarasinghe, Anjula De Silva and Chamira Edussooriya
Abstract要約: 心臓疾患の早期診断は, 肺高血圧, 心臓リズム障害, 血栓, 心不全, 突然の心停止などの合併症を予防するために重要である。このような疾患を識別するために、心電図(PCG)および心電図(ECG)波形は重要な情報を伝達する。本稿では,PCGとECGを同時取得したPhystoNet Challenge 2016データセットのサブセットを用いて,この仮説を評価する。我々の新しいDual-Convolutional Neural Networkベースのアプローチは、トランスファーラーニングを使用して、一般公開されているPCGとECGの同時データ量に制限のある問題に対処する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5621251909851629
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Diagnosing pre-existing heart diseases early in life is important as it helps prevent complications such as pulmonary hypertension, heart rhythm problems, blood clots, heart failure and sudden cardiac arrest. To identify such diseases, phonocardiogram (PCG) and electrocardiogram (ECG) waveforms convey important information. Therefore, effectively using these two modalities of data has the potential to improve the disease screening process. Here, we evaluate this hypothesis on a subset of the PhysioNet Challenge 2016 Dataset which contains simultaneously acquired PCG and ECG recordings. Our novel Dual-Convolutional Neural Network based approach uses transfer learning to tackle the problem of having limited amounts of simultaneous PCG and ECG data that is publicly available, while having the potential to adapt to larger datasets. In addition, we introduce two main evaluation frameworks named record-wise and sample-wise evaluation which leads to a rich performance evaluation for the transfer learning approach. Comparisons with methods which used single or dual modality data show that our method can lead to better performance. Furthermore, our results show that individually collected ECG or PCG waveforms are able to provide transferable features which could effectively help to make use of a limited number of synchronized PCG and ECG waveforms and still achieve significant classification performance.
Abstract（参考訳）: 既往心疾患の診断は、肺高血圧症、心臓リズム障害、血栓症、心不全、突然の心停止などの合併症の予防に役立つため重要である。このような疾患を識別するために、心電図(PCG)および心電図(ECG)波形は重要な情報を伝達する。したがって、これらの2種類のデータの有効利用は、疾患スクリーニングプロセスを改善する可能性を秘めている。本稿では,PCGとECGを同時取得したPhystoNet Challenge 2016 Datasetのサブセット上で,この仮説を評価する。我々の新しいDual-Convolutional Neural Networkベースのアプローチは、トランスファーラーニングを使用して、大規模なデータセットに適応する可能性を秘めつつ、公開可能なPCGとECGの同時データを限られた量保持する問題に対処する。また、記録的評価とサンプル的評価という2つの主要な評価フレームワークを導入し、トランスファーラーニングアプローチの豊富なパフォーマンス評価につながります。単一・二重モードデータを用いた手法との比較により,本手法が性能向上につながることが示された。さらに,各々収集されたECG波形やPCG波形は,同期PCG波形やECG波形の限られた数を有効活用し,未だに有意な分類性能を達成できるトランスファー可能な機能を提供することができた。

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