論文の概要: End-to-End Optimized Arrhythmia Detection Pipeline using Machine
Learning for Ultra-Edge Devices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11789v1
- Date: Tue, 23 Nov 2021 11:06:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-24 15:58:56.347814
- Title: End-to-End Optimized Arrhythmia Detection Pipeline using Machine
Learning for Ultra-Edge Devices
- Title（参考訳）: 超端デバイスのための機械学習を用いたエンドツーエンド最適化不整脈検出パイプライン
- Authors: Sideshwar J B (1), Sachin Krishan T (1), Vishal Nagarajan (1),
Shanthakumar S (2), Vineeth Vijayaraghavan (2) ((1) SSN College of
Engineering, Chennai, India, (2) Solarillion Foundation, Chennai, India)
- Abstract要約: 心房細動(AF)は世界中で最も多い不整脈であり、人口の2%が影響を受けている。
超最先端デバイスに展開可能な高精度のリアルタイム心房細動検出のための効率的なパイプラインを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Atrial fibrillation (AF) is the most prevalent cardiac arrhythmia worldwide,
with 2% of the population affected. It is associated with an increased risk of
strokes, heart failure and other heart-related complications. Monitoring
at-risk individuals and detecting asymptomatic AF could result in considerable
public health benefits, as individuals with asymptomatic AF could take
preventive measures with lifestyle changes. With increasing affordability to
wearables, personalized health care is becoming more accessible. These
personalized healthcare solutions require accurate classification of
bio-signals while being computationally inexpensive. By making inferences
on-device, we avoid issues inherent to cloud-based systems such as latency and
network connection dependency. We propose an efficient pipeline for real-time
Atrial Fibrillation Detection with high accuracy that can be deployed in
ultra-edge devices. The feature engineering employed in this research catered
to optimizing the resource-efficient classifier used in the proposed pipeline,
which was able to outperform the best performing standard ML model by
$10^5\times$ in terms of memory footprint with a mere trade-off of 2%
classification accuracy. We also obtain higher accuracy of approximately 6%
while consuming 403$\times$ lesser memory and being 5.2$\times$ faster compared
to the previous state-of-the-art (SoA) embedded implementation.
- Abstract（参考訳）: 心房細動(AF)は世界中で最も多い不整脈であり、人口の2%が影響を受けた。
脳卒中、心不全、その他の心臓関連合併症のリスクの増加に関係している。
リスクの高い個人をモニタリングし、無症候性AFを検出することは、無症候性AFを持つ個人が生活習慣の変化を予防できるため、かなりの公衆衛生上の利益をもたらす可能性がある。
ウェアラブルの価格が上がるにつれて、パーソナライズされたヘルスケアがよりアクセスしやすくなってきている。
これらのパーソナライズされた医療ソリューションは、計算的に安価でありながら、バイオシグナルの正確な分類を必要とする。
デバイス上で推論を行うことで、レイテンシやネットワーク接続依存性といったクラウドベースのシステム固有の問題を回避する。
超エッジデバイスにデプロイ可能な高精度なリアルタイム心房細動検出のための効率的なパイプラインを提案する。
本研究で採用した特徴工学は,提案パイプラインで使用するリソース効率の高い分類器の最適化に資し,2%の精度でメモリフットプリントにおいて,最高性能の標準mlモデルに10^5\times$を上回った。
また、403$\times$ より少ないメモリを消費し、5.2$\times$が以前のsoa(state-of-the-art)組み込み実装よりも高速である一方で、約6%の精度を得ることができます。
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