論文の概要: DeepMI: Deep Multi-lead ECG Fusion for Identifying Myocardial Infarction and its Occurrence-time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02054v1
• Date: Wed, 31 Mar 2021 19:46:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 00:15:09.826905
• Title: DeepMI: Deep Multi-lead ECG Fusion for Identifying Myocardial Infarction and its Occurrence-time
• Title（参考訳）: DeepMI:心電図による心筋梗塞の診断とその発生時期
• Authors: Girmaw Abebe Tadesse, Hamza Javed, Yong Liu, Jin Liu, Jiyan Chen, Komminist Weldemariam, and Tingting Zhu
• Abstract要約: 心筋梗塞(MI)は全血管疾患(CVD)の死亡率が最も高い。 自動心電図診断には機械学習手法が採用されているが、ほとんどの手法では心電図のビートを抽出したり、互いに独立してリードを考える必要がある。 そこで本研究では,MIを通常の症例から分類し,MIの時間的発生を識別するエンド・ツー・エンドのディープラーニング手法であるDeepMIを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.90298519305377
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Myocardial Infarction (MI) has the highest mortality of all cardiovascular diseases (CVDs). Detection of MI and information regarding its occurrence-time in particular, would enable timely interventions that may improve patient outcomes, thereby reducing the global rise in CVD deaths. Electrocardiogram (ECG) recordings are currently used to screen MI patients. However, manual inspection of ECGs is time-consuming and prone to subjective bias. Machine learning methods have been adopted for automated ECG diagnosis, but most approaches require extraction of ECG beats or consider leads independently of one another. We propose an end-to-end deep learning approach, DeepMI, to classify MI from normal cases as well as identifying the time-occurrence of MI (defined as acute, recent and old), using a collection of fusion strategies on 12 ECG leads at data-, feature-, and decision-level. In order to minimise computational overhead, we employ transfer learning using existing computer vision networks. Moreover, we use recurrent neural networks to encode the longitudinal information inherent in ECGs. We validated DeepMI on a dataset collected from 17,381 patients, in which over 323,000 samples were extracted per ECG lead. We were able to classify normal cases as well as acute, recent and old onset cases of MI, with AUROCs of 96.7%, 82.9%, 68.6% and 73.8%, respectively. We have demonstrated a multi-lead fusion approach to detect the presence and occurrence-time of MI. Our end-to-end framework provides flexibility for different levels of multi-lead ECG fusion and performs feature extraction via transfer learning.
• Abstract（参考訳）: 心筋梗塞 (MI) は全血管疾患 (CVD) の死亡率が最も高い。 MIの検出とその発生時間に関する情報は、患者の結果を改善し、CVD死亡の世界的な増加を減少させるタイムリーな介入を可能にする。 心電図(ECG)は、現在MI患者のスクリーニングに使われている。 しかし、心電図の手動検査は時間がかかり、主観的偏見が生じる。 自動心電図診断には機械学習手法が採用されているが、ほとんどのアプローチでは、心電図のビートを抽出したり、リードを独立して考える必要がある。 本研究では,データ,特徴,意思決定レベルで12個の心電図リード上での融合戦略の収集を用いて,miの出現時間(急性期,最新期,旧期)を識別するとともに,正常症例からmiを分類する,エンドツーエンドのディープラーニングアプローチであるdeepmiを提案する。 計算のオーバーヘッドを最小限に抑えるために,既存のコンピュータビジョンネットワークを用いた転送学習を採用する。 さらに、リカレントニューラルネットワークを用いて、心電図固有の長手情報を符号化する。 17,381人の患者から収集されたデータセットからdeepmiを検証し,ecgリードあたり323,000以上のサンプルを抽出した。 AUROCは96.7%,82.9%,68.6%,73.8%であった。 我々は,miの存在と発生時間を検出するマルチリード核融合法を実証した。 我々のエンドツーエンドフレームワークは、異なるレベルのマルチリードECG融合に対する柔軟性を提供し、転送学習による特徴抽出を行う。

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