論文の概要: Deep Recurrent Learning for Heart Sounds Segmentation based on
Instantaneous Frequency Features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11320v1
- Date: Thu, 27 Jan 2022 04:40:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-28 23:53:09.167455
- Title: Deep Recurrent Learning for Heart Sounds Segmentation based on
Instantaneous Frequency Features
- Title（参考訳）: 瞬時周波数特徴に基づく心音分離のための深部反復学習
- Authors: Alvaro Joaqu\'in Gaona, Pedro David Arini
- Abstract要約: 主成分にPCGをセグメント化できるディープリカレントニューラルネットワークを示す。
本手法は,5秒以上,35秒未満で使用可能なデータベースから,心臓音信号に対して実験を行った。
このアプローチは最先端のパフォーマンスをほぼ達成し、平均感度は89.5%、平均正の予測値は89.3%、平均精度は91.3%であった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work, a novel stack of well-known technologies is presented to
determine an automatic method to segment the heart sounds in a phonocardiogram
(PCG). We will show a deep recurrent neural network (DRNN) capable of
segmenting a PCG into its main components and a very specific way of extracting
instantaneous frequency that will play an important role in the training and
testing of the proposed model. More specifically, it involves a Long Short-Term
Memory (LSTM) neural network accompanied by the Fourier Synchrosqueezed
Transform (FSST) used to extract instantaneous time-frequency features from a
PCG. The present approach was tested on heart sound signals longer than 5
seconds and shorter than 35 seconds from freely-available databases. This
approach proved that, with a relatively small architecture, a small set of
data, and the right features, this method achieved an almost state-of-the-art
performance, showing an average sensitivity of 89.5%, an average positive
predictive value of 89.3\% and an average accuracy of 91.3%.
- Abstract（参考訳）: 本研究は, 心電図(PCG)に心臓の音を分節する自動手法を決定するために, 著名な技術の新たなスタックを提示するものである。
我々は,pcgを主成分に分割できるディープリカレントニューラルネットワーク(drnn)と,提案モデルのトレーニングとテストにおいて重要な役割を果たす瞬時周波数を抽出する非常に特殊な方法を示す。
より具体的には、pcgから瞬時時間周波数特徴を抽出するのに用いられるフーリエ同期変換(fsst)を伴う長期短期記憶(lstm)ニューラルネットワークを含む。
本手法は,5秒以上,35秒未満で使用可能なデータベースから,心臓音信号に対して実験を行った。
このアプローチは、比較的小さなアーキテクチャ、小さなデータセット、そして正しい特徴により、この手法はほぼ最先端のパフォーマンスを達成し、平均感度89.5%、平均正の予測値89.3\%、平均精度91.3%を示した。
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