Fugu-MT 論文翻訳(概要): Supraventricular Tachycardia Detection and Classification Model of ECG signal Using Machine Learning

論文の概要: Supraventricular Tachycardia Detection and Classification Model of ECG signal Using Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12953v1
Date: Fri, 24 Dec 2021 05:48:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-28 17:36:16.504130
Title: Supraventricular Tachycardia Detection and Classification Model of ECG signal Using Machine Learning
Title（参考訳）: 機械学習を用いた心電図信号の心室頻拍検出と分類モデル
Authors: Pampa Howladar, Manodipan Sahoo
Abstract要約: 心電図(ECG)信号の研究は心疾患の診断に不可欠である。本研究は,雑音のフィルタリングを含む数段階からなる上室性不整脈予測モデルを提案する。我々は,異なるタイプの上室頻拍を分類できる機械学習に基づく分類モデルを開発した。
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: Investigation on the electrocardiogram (ECG) signals is an essential way to diagnose heart disease since the ECG process is noninvasive and easy to use. This work presents a supraventricular arrhythmia prediction model consisting of a few stages, including filtering of noise, a unique collection of ECG characteristics, and automated learning classifying model to classify distinct types, depending on their severity. We de-trend and de-noise a signal to reduce noise to better determine functionality before extractions are performed. After that, we present one R-peak detection method and Q-S detection method as a part of necessary feature extraction. Next parameters are computed that correspond to these features. Using these characteristics, we have developed a classification model based on machine learning that can successfully categorize different types of supraventricular tachycardia. Our findings suggest that decision-tree-based models are the most efficient machine learning models for supraventricular tachycardia arrhythmia. Among all the machine learning models, this model most efficiently lowers the crucial signal misclassification of supraventricular tachycardia. Experimental results indicate satisfactory improvements and demonstrate a superior efficiency of the proposed approach with 97% accuracy.
Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)信号の研究は、心電図プロセスが非侵襲的で使用が容易であるため、心臓疾患の診断に不可欠である。本研究は, ノイズのフィルタリング, 心電図特性のユニークな収集, および重症度に応じて異なる型を分類する自動学習分類モデルを含む, 数段階からなる上室性不整脈予測モデルを提案する。我々は,ノイズを低減し,抽出前の機能をよりよく決定するために,信号の消音・消音を行う。その後,必要な特徴抽出の一部として1つのrピーク検出法とq-s検出法を提案する。これらの特徴に対応する次のパラメータが計算される。これらの特徴を活かして,異なるタイプの上室頻拍を分類できる機械学習に基づく分類モデルを開発した。上室頻拍不整脈における決定木モデルが最も効率的な機械学習モデルであることが示唆された。すべての機械学習モデルの中で、このモデルは上室頻拍の重要な信号誤分類を最も効率的に低減する。実験の結果, 良好な改善が得られ, 97%の精度で提案手法の有効性が示された。

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