Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning-based Efficient Ventricular Tachycardia Detection Model of ECG Signal

論文の概要: Machine Learning-based Efficient Ventricular Tachycardia Detection Model of ECG Signal

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12956v1
Date: Fri, 24 Dec 2021 05:56:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-28 17:35:29.987866
Title: Machine Learning-based Efficient Ventricular Tachycardia Detection Model of ECG Signal
Title（参考訳）: 機械学習による心電図信号の効率的な心室頻拍検出モデル
Authors: Pampa Howladar, Manodipan Sahoo
Abstract要約: 心不全の一次診断と解析において、心電図信号は重要な役割を果たす。本稿では,ノイズフィルタを用いた心室頻拍不整脈の予測モデル,心電図の特徴セット,機械学習に基づく分類モデルを提案する。
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: In primary diagnosis and analysis of heart defects, an ECG signal plays a significant role. This paper presents a model for the prediction of ventricular tachycardia arrhythmia using noise filtering, a unique set of ECG features, and a machine learning-based classifier model. Before signal feature extraction, we detrend and denoise the signal to eliminate the noise for detecting features properly. After that necessary features have been extracted and necessary parameters related to these features are measured. Using these parameters, we prepared one efficient multiclass classifier model using a machine learning approach that can classify different types of ventricular tachycardia arrhythmias efficiently. Our results indicate that Logistic regression and Decision tree-based models are the most efficient machine learning models for detecting ventricular tachycardia arrhythmia. In order to diagnose heart diseases and find care for a patient, an early, reliable diagnosis of different types of arrhythmia is necessary. By implementing our proposed method, this work deals with the problem of reducing the misclassification of the critical signal related to ventricular tachycardia very efficiently. Experimental findings demonstrate satisfactory enhancements and demonstrate high resilience to the algorithm that we have proposed. With this assistance, doctors can assess this type of arrhythmia of a patient early and take the right decision at the proper time.
Abstract（参考訳）: 心不全の一次診断と解析では、心電図信号が重要な役割を果たす。本稿では, ノイズフィルタリングを用いた心室頻拍不整脈の予測モデル, 心電図特徴のユニークなセット, 機械学習に基づく分類モデルを提案する。信号特徴抽出に先立ち,特徴を適切に検出するためのノイズを除去するために信号の消音・消音を行う。その後、必要な特徴を抽出し、これらの特徴に関連する必要なパラメータを測定する。これらのパラメータを用いて、異なるタイプの心室頻拍不整脈を効率的に分類できる機械学習アプローチを用いて、効率的なマルチクラス分類モデルを作成した。以上の結果から,ロジスティック回帰モデルと決定木モデルが最も効率的な心室頻拍検出モデルであることが示唆された。心臓疾患を診断し,患者のケアを見つけるためには,早期かつ信頼性の高い不整脈の診断が必要である。提案手法の実装により,心室頻拍に関連する臨界信号の誤分類を極めて効率的に低減する問題に対処する。実験結果から,提案したアルゴリズムに対する高いレジリエンスを示した。この支援により、医師は患者のこのタイプの不整脈を早期に評価し、適切なタイミングで適切な判断をすることができる。

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