論文の概要: Training neural networks with synthetic electrocardiograms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.06175v1
• Date: Thu, 11 Nov 2021 12:39:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-12 19:17:29.264883
• Title: Training neural networks with synthetic electrocardiograms
• Title（参考訳）: 人工心電図を用いたニューラルネットワークの訓練
• Authors: Matti Kaisti, Juho Laitala, Antti Airola
• Abstract要約: 本稿では,ウェアラブル型単一リード心電図モニターによって生成された信号を模倣する合成心電図を用いたニューラルネットワークのトレーニング手法を提案する。 トレーニング例毎に波形形状,RR間隔,雑音などの合成信号特性が変化する領域ランダム化を用いる。 合成データで訓練されたモデルは、実際のデータで訓練されたモデルと比較される。 実験では、異なるシードで堅牢なパフォーマンスを示し、テストセット固有のチューニングなしで異なるテストセットでトレーニング例を示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1583465114791105
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a method for training neural networks with synthetic electrocardiograms that mimic signals produced by a wearable single lead electrocardiogram monitor. We use domain randomization where the synthetic signal properties such as the waveform shape, RR-intervals and noise are varied for every training example. Models trained with synthetic data are compared to their counterparts trained with real data. Detection of r-waves in electrocardiograms recorded during different physical activities and in atrial fibrillation is used to compare the models. By allowing the randomization to increase beyond what is typically observed in the real-world data the performance is on par or superseding the performance of networks trained with real data. Experiments show robust performance with different seeds and training examples on different test sets without any test set specific tuning. The method makes possible to train neural networks using practically free-to-collect data with accurate labels without the need for manual annotations and it opens up the possibility of extending the use of synthetic data on cardiac disease classification when disease specific a priori information is used in the electrocardiogram generation. Additionally the distribution of data can be controlled eliminating class imbalances that are typically observed in health related data and additionally the generated data is inherently private.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ウェアラブル・シングルリード心電図モニタによる信号を模倣した合成心電図を用いたニューラルネットワークのトレーニング手法を提案する。 学習例ごとに波形形状,rr-intervals,ノイズなどの合成信号特性が変化する領域ランダム化を用いる。 合成データで訓練されたモデルは、実際のデータで訓練されたモデルと比較される。 異なる身体活動中に記録された心電図と心房細動におけるr波の検出は、モデルを比較するために用いられる。 ランダム化を現実世界のデータで通常観測される以上のものにすることで、パフォーマンスは実データで訓練されたネットワークのパフォーマンスと同等か、または同等かに向上する。 実験では、異なるシードを持つロバストなパフォーマンスと、テストセットを特定のチューニングなしで異なるテストセットでトレーニングサンプルを示す。 この方法は、手動の注釈を必要とせずに、事実上自由に収集できるデータと正確なラベルを用いてニューラルネットワークを訓練することを可能にし、心電図生成に病特異的な事前情報を使用する場合に、心臓疾患分類における合成データの使用を拡大する可能性を開く。 さらに、データ分布は、健康関連データで通常観察されるクラス不均衡を排除し、さらに生成されたデータは本質的にプライベートである。

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