論文の概要: Automatic Feature Extraction for Heartbeat Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12289v1
• Date: Wed, 24 Feb 2021 13:55:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-25 13:20:55.742948
• Title: Automatic Feature Extraction for Heartbeat Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 心拍異常検出のための自動特徴抽出
• Authors: Robert-George Colt and Csongor-Huba V\'arady and Riccardo Volpi and Luigi Malag\`o
• Abstract要約: 医療における異常検出の応用を目的とした、生音声の心拍音の自動抽出に着目する。 1次元非コーダ畳み込みエンコーダとウェーブネットデコーダで構成したオートエンコーダの助けを借りて,特徴を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.054093620465401
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We focus on automatic feature extraction for raw audio heartbeat sounds, aimed at anomaly detection applications in healthcare. We learn features with the help of an autoencoder composed by a 1D non-causal convolutional encoder and a WaveNet decoder trained with a modified objective based on variational inference, employing the Maximum Mean Discrepancy (MMD). Moreover we model the latent distribution using a Gaussian chain graphical model to capture temporal correlations which characterize the encoded signals. After training the autoencoder on the reconstruction task in a unsupervised manner, we test the significance of the learned latent representations by training an SVM to predict anomalies. We evaluate the methods on a problem proposed by the PASCAL Classifying Heart Sounds Challenge and we compare with results in the literature.
• Abstract（参考訳）: 医療における異常検出の応用を目的とした、生音声の心拍音の自動抽出に着目する。 1D非因果的畳み込みエンコーダと、最大平均差分法(MMD)を用いて変分推論に基づいて修正された目的を訓練したWaveNetデコーダによる自動エンコーダを用いて特徴を学習する。 さらに,gaussian chaingraphic modelを用いた潜在分布をモデル化し,符号化信号を特徴付ける時間相関を捉える。 教師なしの方法でオートエンコーダを訓練した後、SVMを訓練して異常を予測し、学習した潜在表現の重要性を検証した。 PASCAL Classification Heart Sounds Challengeで提案した課題に対する手法の評価を行い,本研究の結果と比較した。

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