Fugu-MT 論文翻訳(概要): Real-Time Patient-Specific ECG Classification by 1D Self-Operational Neural Networks

論文の概要: Real-Time Patient-Specific ECG Classification by 1D Self-Operational Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02215v1
Date: Thu, 30 Sep 2021 19:37:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-10 12:37:44.891424
Title: Real-Time Patient-Specific ECG Classification by 1D Self-Operational Neural Networks
Title（参考訳）: 1次元自己操作型ニューラルネットワークによるリアルタイム心電図分類
Authors: Junaid Malik, Ozer Can Devecioglu, Serkan Kiranyaz, Turker Ince, and Moncef Gabbouj
Abstract要約: 本稿では,ECG分類のための1D Self-organized Operational Neural Networks (1D Self-ONNs)を提案する。 1D Self-ONNは、演算子セットライブラリ内の前の演算子探索が完全に回避される従来のONNに比べて、最大の優位性と優位性を持つ。 MIT-BIH不整脈ベンチマークデータベースを用いた結果, 1D Self-ONN が 1D CNN をはるかに上回っていることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.226952040270564
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Despite the proliferation of numerous deep learning methods proposed for generic ECG classification and arrhythmia detection, compact systems with the real-time ability and high accuracy for classifying patient-specific ECG are still few. Particularly, the scarcity of patient-specific data poses an ultimate challenge to any classifier. Recently, compact 1D Convolutional Neural Networks (CNNs) have achieved the state-of-the-art performance level for the accurate classification of ventricular and supraventricular ectopic beats. However, several studies have demonstrated the fact that the learning performance of the conventional CNNs is limited because they are homogenous networks with a basic (linear) neuron model. In order to address this deficiency and further boost the patient-specific ECG classification performance, in this study, we propose 1D Self-organized Operational Neural Networks (1D Self-ONNs). Due to its self-organization capability, Self-ONNs have the utmost advantage and superiority over conventional ONNs where the prior operator search within the operator set library to find the best possible set of operators is entirely avoided. As the first study where 1D Self-ONNs are ever proposed for a classification task, our results over the MIT-BIH arrhythmia benchmark database demonstrate that 1D Self-ONNs can surpass 1D CNNs with a significant margin while having a similar computational complexity. Under AAMI recommendations and with minimal common training data used, over the entire MIT-BIH dataset 1D Self-ONNs have achieved 98% and 99.04% average accuracies, 76.6% and 93.7% average F1 scores on supra-ventricular and ventricular ectopic beat (VEB) classifications, respectively, which is the highest performance level ever reported.
Abstract（参考訳）: 汎用心電図分類や不整脈検出のための多くの深層学習手法が提案されているが、リアルタイム能力と患者固有の心電図の高精度なシステムはまだ少ない。特に、患者固有のデータの不足は、あらゆる分類器に究極の挑戦をもたらす。近年, 小型1次元畳み込みニューラルネットワーク (CNN) は, 心室および上室異所性ビートを正確に分類するための最先端性能を達成している。しかし、いくつかの研究は、従来のCNNの学習性能が基本的な(線形)ニューロンモデルを持つ同種ネットワークであるため、制限されていることを証明している。本研究は, この障害に対処し, 患者固有の心電図分類性能を高めるために, 1D Self-organized Operational Neural Networks (1D Self-ONNs) を提案する。自己組織能力のため、セルフONNは、演算子セットライブラリ内の前の演算子探索を回避し、演算子集合の最良の検出を完全に回避する従来のONNよりも、最大の優位性と優位性を持つ。 1D Self-ONNsが分類タスクのために提案された最初の研究として、MIT-BIH arrhythmiaベンチマークデータベースによる我々の結果は、1D Self-ONNsが1D CNNをかなり上回りながら、同様の計算複雑性を持つことを示した。 AAMIレコメンデーションと最小限のトレーニングデータにより、MIT-BIHデータセットの1D Self-ONNは平均98%と99.04%のアキュラシー、76.6%、93.7%の平均F1スコアが上室外転拍と心室外転拍(VEB)の分類でそれぞれ達成された。

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