Fugu-MT 論文翻訳(概要): ECG-Adv-GAN: Detecting ECG Adversarial Examples with Conditional Generative Adversarial Networks

論文の概要: ECG-Adv-GAN: Detecting ECG Adversarial Examples with Conditional Generative Adversarial Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07677v1
Date: Fri, 16 Jul 2021 02:53:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-19 14:36:16.930604
Title: ECG-Adv-GAN: Detecting ECG Adversarial Examples with Conditional Generative Adversarial Networks
Title（参考訳）: ECG-Adv-GAN:条件付き生成逆数ネットワークによるECG逆数検出
Authors: Khondker Fariha Hossain, Sharif Amit Kamran, Alireza Tavakkoli, Lei Pan, Daniel Ma, Sutharshan Rajasegarar, Chandan Karmaker
Abstract要約: ディープニューラルネットワークは、心電図信号を追跡するための一般的なテクニックとなり、人間の専門家より優れています。 GANアーキテクチャは、敵ECG信号を合成し、既存のトレーニングデータを増やすために近年研究されている。本稿では,心電図信号を同時に生成し,心的異常を検出するための条件生成広告ネットワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.250203361580781
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Electrocardiogram (ECG) acquisition requires an automated system and analysis pipeline for understanding specific rhythm irregularities. Deep neural networks have become a popular technique for tracing ECG signals, outperforming human experts. Despite this, convolutional neural networks are susceptible to adversarial examples that can misclassify ECG signals and decrease the model's precision. Moreover, they do not generalize well on the out-of-distribution dataset. The GAN architecture has been employed in recent works to synthesize adversarial ECG signals to increase existing training data. However, they use a disjointed CNN-based classification architecture to detect arrhythmia. Till now, no versatile architecture has been proposed that can detect adversarial examples and classify arrhythmia simultaneously. To alleviate this, we propose a novel Conditional Generative Adversarial Network to simultaneously generate ECG signals for different categories and detect cardiac abnormalities. Moreover, the model is conditioned on class-specific ECG signals to synthesize realistic adversarial examples. Consequently, we compare our architecture and show how it outperforms other classification models in normal/abnormal ECG signal detection by benchmarking real world and adversarial signals.
Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)の取得には、特定のリズムの不規則を理解するための自動システムと分析パイプラインが必要である。ディープニューラルネットワークは、ecg信号を追跡する一般的な技術となり、人間の専門家を上回っている。それにもかかわらず、畳み込みニューラルネットワークは、ecg信号を誤分類し、モデルの精度を低下させる敵の例に影響を受けやすい。さらに、アウトオブディストリビューションデータセットではうまく一般化されていない。 GANアーキテクチャは、敵のECG信号を合成し、既存のトレーニングデータを増やすために近年研究されている。しかし、不整脈を検出するためにcnnベースの分類アーキテクチャを使用している。現在、敵のサンプルを検出し不整脈を同時に分類できる汎用アーキテクチャは提案されていない。そこで本研究では,異なるカテゴリの心電図信号を同時に生成し,心臓の異常を検知する条件生成適応ネットワークを提案する。さらに,本モデルは,実例を合成するために,クラス固有のECG信号に条件付けされている。その結果,本研究のアーキテクチャを比較検討し,実世界および逆境信号をベンチマークすることにより,正常/異常心電図信号検出における他の分類モデルに勝ることを示す。

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