Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep CardioSound: An Ensembled Deep Learning Model for Heart Sound MultiLabelling

論文の概要: Deep CardioSound: An Ensembled Deep Learning Model for Heart Sound MultiLabelling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07420v1
Date: Fri, 15 Apr 2022 11:13:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-18 12:52:15.826662
Title: Deep CardioSound: An Ensembled Deep Learning Model for Heart Sound MultiLabelling
Title（参考訳）: Deep CardioSound: 心音マルチラベルのための組込みディープラーニングモデル
Authors: Li Guo, Steven Davenport and Yonghong Peng
Abstract要約: 本研究は,異なるラベル群からのラベルで心臓の音を自動アノテートする深層多ラベル学習モデルを提案する。実験の結果,提案手法はホールドアウトデータに対して優れた性能を示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.830356769562823
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Heart sound diagnosis and classification play an essential role in detecting cardiovascular disorders, especially when the remote diagnosis becomes standard clinical practice. Most of the current work is designed for single category based heard sound classification tasks. To further extend the landscape of the automatic heart sound diagnosis landscape, this work proposes a deep multilabel learning model that can automatically annotate heart sound recordings with labels from different label groups, including murmur's timing, pitch, grading, quality, and shape. Our experiment results show that the proposed method has achieved outstanding performance on the holdout data for the multi-labelling task with sensitivity=0.990, specificity=0.999, F1=0.990 at the segments level, and an overall accuracy=0.969 at the patient's recording level.
Abstract（参考訳）: 心臓音の診断と分類は、特に遠隔診断が標準的な臨床実践となるとき、心血管疾患の検出に不可欠である。現在の作業のほとんどは、単一カテゴリーに基づく聴音分類タスク用に設計されている。本研究は, 自動心音診断環境の景観を更に拡張するために, マームのタイミング, ピッチ, グレーディング, 品質, 形状など, 異なるラベル群からのラベルで, 心音録音を自動的にアノテートできる深層多ラベル学習モデルを提案する。提案手法は,セグメントレベルでの感度=0.990,特異度=0.999,f1=0.990,記録レベルでの総合精度=0.969のマルチラベル作業において,ホールドアウトデータにおいて優れた性能を得た。

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