論文の概要: COVID-19 Electrocardiograms Classification using CNN Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08931v1
- Date: Wed, 15 Dec 2021 08:06:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-17 14:55:41.426346
- Title: COVID-19 Electrocardiograms Classification using CNN Models
- Title（参考訳）: CNNモデルを用いた COVID-19 心電図の分類
- Authors: Ismail Shahin, Ali Bou Nassif, Mohamed Bader Alsabek
- Abstract要約: 深層学習アルゴリズムの統合による心電図(ECG)データの利用により、COVID-19を自動的に診断するための新しいアプローチが提案されている。
CNNモデルは、VGG16、VGG19、InceptionResnetv2、InceptionV3、Resnet50、Densenet201を含む提案されたフレームワークで利用されている。
この結果,VGG16モデルと比較すると,他のモデルに比べて比較的精度が低いことがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1172382217477126
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the periodic rise and fall of COVID-19 and numerous countries being
affected by its ramifications, there has been a tremendous amount of work that
has been done by scientists, researchers, and doctors all over the world.
Prompt intervention is keenly needed to tackle the unconscionable dissemination
of the disease. The implementation of Artificial Intelligence (AI) has made a
significant contribution to the digital health district by applying the
fundamentals of deep learning algorithms. In this study, a novel approach is
proposed to automatically diagnose the COVID-19 by the utilization of
Electrocardiogram (ECG) data with the integration of deep learning algorithms,
specifically the Convolutional Neural Network (CNN) models. Several CNN models
have been utilized in this proposed framework, including VGG16, VGG19,
InceptionResnetv2, InceptionV3, Resnet50, and Densenet201. The VGG16 model has
outperformed the rest of the models, with an accuracy of 85.92%. Our results
show a relatively low accuracy in the rest of the models compared to the VGG16
model, which is due to the small size of the utilized dataset, in addition to
the exclusive utilization of the Grid search hyperparameters optimization
approach for the VGG16 model only. Moreover, our results are preparatory, and
there is a possibility to enhance the accuracy of all models by further
expanding the dataset and adapting a suitable hyperparameters optimization
technique.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)の周期的な増加と流行、多くの国が影響を受けており、世界中の科学者、研究者、医師が手掛けた膨大な量の研究が続けられている。
疾患の予防接種に取り組むには,迅速な介入が不可欠である。
人工知能(AI)の実装は、ディープラーニングアルゴリズムの基本を適用することで、デジタルヘルス地区に多大な貢献をしている。
本研究では,心電図(ECG)データとディープラーニングアルゴリズム,特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを統合することで,新型コロナウイルスを自動的に診断する手法を提案する。
vgg16, vgg19, inceptionresnetv2, inceptionv3, resnet50, densenet201などのcnnモデルが提案されている。
VGG16モデルは、85.92%の精度で他のモデルよりも優れていた。
この結果,VGG16モデルに対するグリッド探索ハイパーパラメータ最適化手法の排他的利用に加えて,使用データセットの小型化によるVGG16モデルと比較して,他のモデルに比べて比較的精度が低いことが示された。
さらに,本研究では,データセットをさらに拡張し,適切なハイパーパラメータ最適化手法を適用することにより,全モデルの精度を向上させる可能性を秘めている。
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