論文の概要: Investigating Deep Learning Benchmarks for Electrocardiography Signal Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04420v1
• Date: Sat, 9 Apr 2022 08:05:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-15 06:48:07.851263
• Title: Investigating Deep Learning Benchmarks for Electrocardiography Signal Processing
• Title（参考訳）: 心電図信号処理のためのディープラーニングベンチマークの検討
• Authors: Wen Hao and Kang Jingsu
• Abstract要約: 我々は,様々なECG処理タスクに対して,文学と小説の両方から多数のニューラルネットワークを収集するtexttttorch_ecgを提案する。 ネットワークの自動構築とフレキシブルなスケーリングのための便利でモジュラーな方法を確立し、プリプロセッシング手順と拡張テクニックを整理する巧妙で統一的な方法を確立します。
• 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 recent years, deep learning has witnessed its blossom in the field of Electrocardiography (ECG) processing, outperforming traditional signal processing methods in various tasks, for example, classification, QRS detection, wave delineation. Although many neural architectures have been proposed in the literature, there is a lack of systematic studies and open-source libraries for ECG deep learning. In this paper, we propose a deep learning framework, named \texttt{torch\_ecg}, which gathers a large number of neural networks, both from literature and novel, for various ECG processing tasks. It establishes a convenient and modular way for automatic building and flexible scaling of the networks, as well as a neat and uniform way of organizing the preprocessing procedures and augmentation techniques for preparing the input data for the models. Besides, \texttt{torch\_ecg} provides benchmark studies using the latest databases, illustrating the principles and pipelines for solving ECG processing tasks and reproducing results from the literature. \texttt{torch\_ecg} offers the ECG research community a powerful tool meeting the growing demand for the application of deep learning techniques.
• Abstract（参考訳）: 近年、深層学習は心電図処理(ECG)の分野で花を咲かせており、分類、QRS検出、波のデライン化など、様々なタスクにおいて従来の信号処理方法よりも優れている。 文献では多くのニューラルアーキテクチャが提案されているが、ECGディープラーニングのための体系的な研究やオープンソースライブラリが不足している。 本稿では,様々なECG処理タスクに対して,文学と小説の両方から多数のニューラルネットワークを収集するディープラーニングフレームワークである「texttt{torch\_ecg}」を提案する。 ネットワークの自動構築とフレキシブルなスケーリングのための便利でモジュール化された方法を確立し、前処理手順の整理とモデルの入力データを準備するための拡張手法を統一した方法を確立します。 さらに、 \texttt{torch\_ecg} は最新のデータベースを使用してベンチマーク研究を行い、ECG処理タスクの解決と文献からの結果を再現するための原則とパイプラインを解説している。 \texttt{torch\_ecg} は、ディープラーニング技術の応用に対する需要の高まりに対応する強力なツールをECG研究コミュニティに提供する。

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