Fugu-MT 論文翻訳(概要): Effective classification of ecg signals using enhanced convolutional neural network in iot

論文の概要: Effective classification of ecg signals using enhanced convolutional neural network in iot

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.05154v1
Date: Tue, 8 Feb 2022 13:37:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-13 13:44:19.690911
Title: Effective classification of ecg signals using enhanced convolutional neural network in iot
Title（参考訳）: iotにおける畳み込みニューラルネットワークを用いたecgシグナルの効果的な分類
Authors: Ahmad M. Karim
Abstract要約: 本稿では、動的ソースルーティング(DSR)とエネルギーリンク品質(REL)に基づくIoTヘルスケアプラットフォームのためのルーティングシステムを提案する。 Deep-ECGは、重要な特徴を抽出するためにディープCNNを使用し、単純かつ高速な距離関数を用いて比較する。その結果,提案手法は分類精度において他よりも優れていることがわかった。
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 paper, a novel ECG monitoring approach based on IoT technology is suggested. This paper proposes a routing system for IoT healthcare platforms based on Dynamic Source Routing (DSR) and Routing by Energy and Link Quality (REL). In addition, the Artificial Neural Network (ANN), Support Vector Machine (SVM), and Convolution Neural Networks (CNNs)-based approaches for ECG signal categorization were tested in this study. Deep-ECG will employ a deep CNN to extract important characteristics, which will then be compared using simple and fast distance functions in order to classify cardiac problems efficiently. This work has suggested algorithms for the categorization of ECG data acquired from mobile watch users in order to identify aberrant data. The Massachusetts Institute of Technology (MIT) and Beth Israel Hospital (MIT/BIH) Arrhythmia Database have been used for experimental verification of the suggested approaches. The results show that the proposed strategy outperforms others in terms of classification accuracy.
Abstract（参考訳）: 本稿では,IoT技術に基づく新しいECGモニタリング手法を提案する。本稿では、動的ソースルーティング(DSR)とエネルギーリンク品質(REL)に基づくIoTヘルスケアプラットフォームのためのルーティングシステムを提案する。さらに, ニューラルネットワーク(ANN), サポートベクトルマシン(SVM), コンボリューションニューラルネットワーク(CNN)を用いたECG信号分類手法の検証を行った。 deep-ecgは心疾患を効率的に分類するために、重要な特徴を抽出するためにディープcnnを使用し、単純かつ高速な距離関数を用いて比較する。この研究は、異常データを特定するために、モバイルウォッチユーザーから取得したECGデータの分類のためのアルゴリズムを提案する。マサチューセッツ工科大学(MIT)とベス・イスラエル病院(MIT/BIH)の不整脈データベースは提案手法の実験的検証に利用されている。その結果,提案手法は他の手法よりも分類精度が優れていることがわかった。

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