論文の概要: A Deep Bayesian Neural Network for Cardiac Arrhythmia Classification
with Rejection from ECG Recordings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00512v1
- Date: Sat, 26 Feb 2022 01:13:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-02 13:44:57.607151
- Title: A Deep Bayesian Neural Network for Cardiac Arrhythmia Classification
with Rejection from ECG Recordings
- Title（参考訳）: 心電図記録からの拒絶を伴う心不整脈分類のためのディープベイズニューラルネットワーク
- Authors: Wenrui Zhang, Xinxin Di, Guodong Wei, Shijia Geng, Zhaoji Fu, Shenda
Hong
- Abstract要約: データ不確かさとモデル不確実性に基づいて、ECGを拒絶と分類する。
臨床医の助けを借りて, 大規模な不確実性および誤予測の結果を, 少ない不確実性で説明するためのケーススタディを実施している。
我々の研究は、ニューラルネットワークがより正確な結果を生成するのに役立ち、不確実性に関する情報を提供することで、診断プロセスにおける臨床医の助けとなる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.812244517847411
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the development of deep learning-based methods, automated classification
of electrocardiograms (ECGs) has recently gained much attention. Although the
effectiveness of deep neural networks has been encouraging, the lack of
information given by the outputs restricts clinicians' reexamination. If the
uncertainty estimation comes along with the classification results,
cardiologists can pay more attention to "uncertain" cases. Our study aims to
classify ECGs with rejection based on data uncertainty and model uncertainty.
We perform experiments on a real-world 12-lead ECG dataset. First, we estimate
uncertainties using the Monte Carlo dropout for each classification prediction,
based on our Bayesian neural network. Then, we accept predictions with
uncertainty under a given threshold and provide "uncertain" cases for
clinicians. Furthermore, we perform a simulation experiment using varying
thresholds. Finally, with the help of a clinician, we conduct case studies to
explain the results of large uncertainties and incorrect predictions with small
uncertainties. The results show that correct predictions are more likely to
have smaller uncertainties, and the performance on accepted predictions
improves as the accepting ratio decreases (i.e. more rejections). Case studies
also help explain why rejection can improve the performance. Our study helps
neural networks produce more accurate results and provide information on
uncertainties to better assist clinicians in the diagnosis process. It can also
enable deep-learning-based ECG interpretation in clinical implementation.
- Abstract（参考訳）: 近年,深層学習法の開発により心電図の自動分類(ECG)が注目されている。
ディープニューラルネットワークの有効性は高まっているが、アウトプットによる情報不足は臨床医の再検討を制限している。
不確実性の推定が分類結果と合致すると、心臓科医は「不確実性」の症例にもっと注意を払うことができる。
本研究の目的は,データ不確かさとモデル不確実性に基づいて,ECGを不確かさで分類することである。
実世界の12リードecgデータセットで実験を行う。
まず,ベイズ型ニューラルネットワークを用いて,分類予測毎にモンテカルロドロップアウトを用いた不確かさを推定する。
そして, 不確実性のある予測を所定の閾値下で受け入れ, 臨床医に「確実な」症例を提供する。
さらに,種々の閾値を用いてシミュレーション実験を行う。
最後に,臨床医の助けを借りて,大きな不確実性と不正確な予測の結果を説明するケーススタディを行う。
その結果、正しい予測はより小さな不確実性を持つ傾向があり、受け入れられた予測の性能は、受容比が減少するにつれて向上する(つまり、より多くの拒絶)。
ケーススタディは、拒絶がパフォーマンスを改善する理由を説明するのにも役立ちます。
本研究は、ニューラルネットワークがより正確な結果を生成するのを助け、不確実性に関する情報を提供し、臨床医の診断過程を支援する。
また、臨床実装においてディープラーニングベースのECG解釈を可能にする。
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