論文の概要: Reduced-Lead ECG Classifier Model Trained with DivideMix and Model
Ensemble
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12063v1
- Date: Fri, 24 Sep 2021 16:41:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-27 17:12:40.042758
- Title: Reduced-Lead ECG Classifier Model Trained with DivideMix and Model
Ensemble
- Title（参考訳）: ディバイドミクスとモデルアンサンブルで学習した低レベルECG分類器モデル
- Authors: Hiroshi Seki, Takashi Nakano, Koshiro Ikeda, Shinji Hirooka, Takaaki
Kawasaki, Mitsutomo Yamada, Shumpei Saito, Toshitaka Yamakawa, Shimpei Ogawa
- Abstract要約: 我々は、DivideMixと重み付け(SWA)を組み込んだディープニューラルネットワーク(DNN)ベースのECGモデルを提案する。
DivideMixは、2つの別々のモデルを使用してノイズラベルを洗練するために使用された。
SWAはDivideMixによって生成されたモデルの効果を高めるために使用された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6736079396231807
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Automatic diagnosis of multiple cardiac abnormalities from reduced-lead
electrocardiogram (ECG) data is challenging. One of the reasons for this is the
difficulty of defining labels from standard 12-lead data. Reduced-lead ECG data
usually do not have identical characteristics of cardiac abnormalities because
of the noisy label problem. Thus, there is an inconsistency in the annotated
labels between the reduced-lead and 12-lead ECG data. To solve this, we propose
deep neural network (DNN)-based ECG classifier models that incorporate
DivideMix and stochastic weight averaging (SWA). DivideMix was used to refine
the noisy label by using two separate models. Besides DivideMix, we used a
model ensemble technique, SWA, which also focuses on the noisy label problem,
to enhance the effect of the models generated by DivideMix. Our classifiers
(ami_kagoshima) received scores of 0.49, 0.47, 0.48, 0.47, and 0.47 (ranked
9th, 10th, 10th, 11th, and 10th, respectively, out of 39 teams) for the
12-lead, 6-lead, 4-lead, 3-lead, and 2-lead versions, respectively, of the
hidden test set with the challenge evaluation metric. We obtained the scores of
0.701, 0.686, 0.693, 0.693, and 0.685 on the 10-fold cross validation, and
0.623, 0.593, 0.606, 0.612, and 0.601 on the hidden validation set for each
lead combination.
- Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)データによる多発性心疾患の自動診断は困難である。
この理由の1つは、標準の12リードデータからラベルを定義するのが難しいことである。
狭心症心電図データは通常、ノイズラベル問題のため、心臓異常の同一の特徴を持っていない。
したがって、縮小リードデータと12リードecgデータとの間には、注釈付きラベルに矛盾がある。
そこで本研究では,dnn(deep neural network)ベースのecg分類モデルを提案し,swa(sdmix and stochastic weight averaging)を用いた。
dividemixは2つの異なるモデルを用いてノイズラベルを洗練するために使用された。
DivideMix以外にも、ノイズラベル問題にも焦点をあてたモデルアンサンブル手法であるSWAを用いて、DivideMixが生成したモデルの効果を高めた。
課題評価基準付き隠れテストセットの0.49,0.47,0.48,0.47,0.47(それぞれ39チーム中9位,10位,10位,11位,10位)を12リー,6リー,4リー,3リード,2リードの2リードで評価した。
10倍のクロス検証では0.701,0.686,0.693,0.693,0.685,リード組み合わせでは0.623,0.593,0.606,0.612,0.601を得た。
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