Fugu-MT 論文翻訳(概要): RT-RCG: Neural Network and Accelerator Search Towards Effective and Real-time ECG Reconstruction from Intracardiac Electrograms

論文の概要: RT-RCG: Neural Network and Accelerator Search Towards Effective and Real-time ECG Reconstruction from Intracardiac Electrograms

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.02569v1
Date: Thu, 4 Nov 2021 00:41:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-05 15:48:20.090427
Title: RT-RCG: Neural Network and Accelerator Search Towards Effective and Real-time ECG Reconstruction from Intracardiac Electrograms
Title（参考訳）: RT-RCG: 心臓内心電図からの有効リアルタイム心電図再構成に向けたニューラルネットワークと加速器探索
Authors: Yongan Zhang, Anton Banta, Yonggan Fu, Mathews M. John, Allison Post, Mehdi Razavi, Joseph Cavallaro, Behnaam Aazhang, Yingyan Lin
Abstract要約: 本稿では,効率的なDeep Neural Network (DNN) 構造を自動検索するフレームワークRT-RCGを提案する。 RT-RCGは、ニューラルネットワークサーチ(NAS)を初めて活用し、再構築の有効性と効率の両方に同時に取り組む。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.712832446604857
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: There exists a gap in terms of the signals provided by pacemakers (i.e., intracardiac electrogram (EGM)) and the signals doctors use (i.e., 12-lead electrocardiogram (ECG)) to diagnose abnormal rhythms. Therefore, the former, even if remotely transmitted, are not sufficient for doctors to provide a precise diagnosis, let alone make a timely intervention. To close this gap and make a heuristic step towards real-time critical intervention in instant response to irregular and infrequent ventricular rhythms, we propose a new framework dubbed RT-RCG to automatically search for (1) efficient Deep Neural Network (DNN) structures and then (2)corresponding accelerators, to enable Real-Time and high-quality Reconstruction of ECG signals from EGM signals. Specifically, RT-RCG proposes a new DNN search space tailored for ECG reconstruction from EGM signals, and incorporates a differentiable acceleration search (DAS) engine to efficiently navigate over the large and discrete accelerator design space to generate optimized accelerators. Extensive experiments and ablation studies under various settings consistently validate the effectiveness of our RT-RCG. To the best of our knowledge, RT-RCG is the first to leverage neural architecture search (NAS) to simultaneously tackle both reconstruction efficacy and efficiency.
Abstract（参考訳）: ペースメーカーによって提供される信号(すなわち心内電図(egm))と医師が異常なリズムを診断するために使用する信号(すなわち12誘導心電図(ecg))のギャップが存在する。したがって,前者は遠隔感染しても正確な診断を行うには不十分であり,適度な介入は行わない。このギャップを埋めて、不規則かつ頻繁な心室リズムに対する即時応答におけるリアルタイム臨界介入に向けたヒューリスティックな一歩を踏み出すために、1)効率的なディープニューラルネットワーク(DNN)構造を自動検索し、(2)対応する加速器を対応付けるRT-RCGと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。具体的には、EGM信号からのECG再構成に適した新しいDNN検索空間を提案し、大きくて離散的な加速器設計空間を効率的にナビゲートし、最適化された加速器を生成する。 RT-RCGの有効性は,様々な条件下での大規模な実験とアブレーション研究で一貫して検証されている。我々の知る限りでは、RT-RCGは初めてニューラルネットワークサーチ(NAS)を活用して、再構築の有効性と効率の両方に同時に取り組む。

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