論文の概要: SIM-ECG: A Signal Importance Mask-driven ECGClassification System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.14835v1
- Date: Thu, 28 Oct 2021 01:27:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-30 08:17:16.782648
- Title: SIM-ECG: A Signal Importance Mask-driven ECGClassification System
- Title（参考訳）: SIM-ECG: マスク駆動ECG分類システム
- Authors: Dharma KC, Chicheng Zhang, Chris Gniady, Parth Sandeep Agarwal, Sushil
Sharma
- Abstract要約: 心臓病は1番のキラーであり、心電図は早期診断と致命的な結果の予防に役立つ。
現在のシステムは、熟練したECGリーダーほど正確ではなく、診断を提供するブラックボックスアプローチは、医療従事者による信頼の欠如をもたらす。
本稿では,フィードバックを継続的に受け取り,精度を向上し,その結果の診断を除外する,信号重要マスクフィードバックに基づく機械学習システムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.030532126096006
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Heart disease is the number one killer, and ECGs can assist in the early
diagnosis and prevention of deadly outcomes. Accurate ECG interpretation is
critical in detecting heart diseases; however, they are often misinterpreted
due to a lack of training or insufficient time spent to detect minute
anomalies. Subsequently, researchers turned to machine learning to assist in
the analysis. However, existing systems are not as accurate as skilled ECG
readers, and black-box approaches to providing diagnosis result in a lack of
trust by medical personnel in a given diagnosis. To address these issues, we
propose a signal importance mask feedback-based machine learning system that
continuously accepts feedback, improves accuracy, and ex-plains the resulting
diagnosis. This allows medical personnel to quickly glance at the output and
either accept the results, validate the explanation and diagnosis, or quickly
correct areas of misinterpretation, giving feedback to the system for
improvement. We have tested our system on a publicly available dataset
consisting of healthy and disease-indicating samples. We empirically show that
our algorithm is better in terms of standard performance measures such as
F-score and MacroAUC compared to normal training baseline (without feedback);
we also show that our model generates better interpretability maps.
- Abstract（参考訳）: 心疾患は1番のキラーであり、心電図は致命的な結果の早期診断と予防を助けることができる。
正確な心電図の解釈は心臓疾患の検出には重要であるが、訓練の欠如や微小な異常の検出に要する時間不足のために誤解されることが多い。
その後、研究者たちは機械学習を使って分析を支援した。
しかし、既存のシステムは熟練したECGリーダーほど正確ではなく、診断を提供するブラックボックスアプローチは、特定の診断において医療従事者による信頼の欠如をもたらす。
これらの課題に対処するために,フィードバックを継続的に受け取り,精度を向上し,その結果の診断を除外する信号重要マスフィードバックに基づく機械学習システムを提案する。
これにより、医療関係者はすぐにアウトプットを視認し、結果を受け入れ、説明と診断を検証したり、誤解の領域を素早く修正したり、改善のためのフィードバックをシステムに与えることができる。
健康および病原性を示すサンプルからなる公開データセットを用いて,本システムを試験した。
f-score や macroauc などの標準性能尺度では,通常のトレーニングベースライン(フィードバックなし)よりもアルゴリズムが優れていることを実証的に示すとともに,モデルがよりよい解釈可能性マップを生成することを示す。
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