Fugu-MT 論文翻訳(概要): ECG-Based Heart Arrhythmia Diagnosis Through Attentional Convolutional Neural Networks

論文の概要: ECG-Based Heart Arrhythmia Diagnosis Through Attentional Convolutional Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.10226v1
Date: Wed, 18 Aug 2021 14:55:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-29 12:49:04.376937
Title: ECG-Based Heart Arrhythmia Diagnosis Through Attentional Convolutional Neural Networks
Title（参考訳）: 注意型畳み込みニューラルネットワークを用いた心電図心不整脈診断
Authors: Ziyu Liu, Xiang Zhang
Abstract要約: 本稿では,意図に基づく畳み込みニューラルネットワーク(ABCNN)を用いて生の心電図信号に対処し,正確な不整脈検出のための情報的依存関係を自動的に抽出する手法を提案する。我々の主な課題は、正常な心拍から不整脈を見つけ、その間に5種類の不整脈から心疾患を正確に認識することである。実験の結果,提案するABCNNは広く使用されているベースラインよりも優れていた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.410102957429705
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Electrocardiography (ECG) signal is a highly applied measurement for individual heart condition, and much effort have been endeavored towards automatic heart arrhythmia diagnosis based on machine learning. However, traditional machine learning models require large investment of time and effort for raw data preprocessing and feature extraction, as well as challenged by poor classification performance. Here, we propose a novel deep learning model, named Attention-Based Convolutional Neural Networks (ABCNN) that taking advantage of CNN and multi-head attention, to directly work on the raw ECG signals and automatically extract the informative dependencies for accurate arrhythmia detection. To evaluate the proposed approach, we conduct extensive experiments over a benchmark ECG dataset. Our main task is to find the arrhythmia from normal heartbeats and, at the meantime, accurately recognize the heart diseases from five arrhythmia types. We also provide convergence analysis of ABCNN and intuitively show the meaningfulness of extracted representation through visualization. The experimental results show that the proposed ABCNN outperforms the widely used baselines, which puts one step closer to intelligent heart disease diagnosis system.
Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)信号は個々の心臓状態に高度に適用され,機械学習による心臓不整脈の自動診断に多くの努力が注がれている。しかし、従来の機械学習モデルでは、生データ前処理や特徴抽出に多くの時間と労力が必要であり、また分類性能の低さが課題となっている。本稿では,CNNとマルチヘッドアテンションを活用して,生のECG信号を直接処理し,正確な不整脈検出のための情報依存関係を自動的に抽出する,新しいディープラーニングモデルであるABCNNを提案する。提案手法を評価するため,ベンチマークECGデータセット上で広範囲な実験を行った。我々の主な課題は、正常な心拍から不整脈を見つけ、その間に5種類の不整脈から心疾患を正確に認識することである。また、ABCNNの収束解析を行い、可視化による抽出表現の意義を直感的に示す。実験の結果,提案したABCNNは広く使用されているベースラインよりも優れており,知的心疾患診断システムに一歩近づいた。

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