論文の概要: ECG Heart-beat Classification Using Multimodal Image Fusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13536v1
- Date: Fri, 28 May 2021 01:31:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-31 21:26:14.845986
- Title: ECG Heart-beat Classification Using Multimodal Image Fusion
- Title（参考訳）: マルチモーダル画像融合を用いた心電図心拍分類
- Authors: Zeeshan Ahmad, Anika Tabassum, Naimul Khan, Ling Guan
- Abstract要約: 我々は心電図の心拍分類のための新しい画像融合モデル(IFM)を提案する。
まず、まず、Gramian Angular Field(GAF)、Recurrence Plot(RP)、Markov Transition Field(MTF)を用いて、心電図の心拍を3つの異なる画像に変換する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.524306011331303
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we present a novel Image Fusion Model (IFM) for ECG heart-beat
classification to overcome the weaknesses of existing machine learning
techniques that rely either on manual feature extraction or direct utilization
of 1D raw ECG signal. At the input of IFM, we first convert the heart beats of
ECG into three different images using Gramian Angular Field (GAF), Recurrence
Plot (RP) and Markov Transition Field (MTF) and then fuse these images to
create a single imaging modality. We use AlexNet for feature extraction and
classification and thus employ end to end deep learning. We perform experiments
on PhysioNet MIT-BIH dataset for five different arrhythmias in accordance with
the AAMI EC57 standard and on PTB diagnostics dataset for myocardial infarction
(MI) classification. We achieved an state of an art results in terms of
prediction accuracy, precision and recall.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,手動の特徴抽出や1次元生ECG信号の直接利用に依存する既存の機械学習技術の弱点を克服するために,心電図心電図分類のための新しい画像融合モデル(IFM)を提案する。
In the input of IFM, we convert the heart beats of ECG into three different image using Gramian Angular Field (GAF), Recurrence Plot (RP), and Markov Transition Field (MTF) then fuse these image to create a single imaging modality。
特徴抽出と分類にはAlexNetを使用し、エンドツーエンドのディープラーニングを採用しています。
我々は,aami ec57標準とptb診断データセットを用いて,5種類の不整脈に対する理学的なmit-bihデータセットについて実験を行った。
我々は,予測精度,精度,リコールの観点から,技術結果の状態を達成した。
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