論文の概要: Encoding Cardiopulmonary Exercise Testing Time Series as Images for Classification using Convolutional Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12432v1
• Date: Tue, 26 Apr 2022 16:49:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-27 15:36:39.002309
• Title: Encoding Cardiopulmonary Exercise Testing Time Series as Images for Classification using Convolutional Neural Network
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた心肺運動時間時系列の分類のための画像化
• Authors: Yash Sharma, Nick Coronato, Donald E. Brown
• Abstract要約: エクササイズテストは半世紀以上にわたって利用可能であり、様々な疾患の患者の診断および予後情報のための汎用的なツールである。 本研究では,Glamian Angular Field と Markov Transition Field を用いて時系列を画像としてエンコードする。 心不全とメタボリックシンドロームの分類において,畳み込みニューラルネットワークとアテンションプールアプローチを用いて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.227037203895533
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Exercise testing has been available for more than a half-century and is a remarkably versatile tool for diagnostic and prognostic information of patients for a range of diseases, especially cardiovascular and pulmonary. With rapid advancements in technology, wearables, and learning algorithm in the last decade, its scope has evolved. Specifically, Cardiopulmonary exercise testing (CPX) is one of the most commonly used laboratory tests for objective evaluation of exercise capacity and performance levels in patients. CPX provides a non-invasive, integrative assessment of the pulmonary, cardiovascular, and skeletal muscle systems involving the measurement of gas exchanges. However, its assessment is challenging, requiring the individual to process multiple time series data points, leading to simplification to peak values and slopes. But this simplification can discard the valuable trend information present in these time series. In this work, we encode the time series as images using the Gramian Angular Field and Markov Transition Field and use it with a convolutional neural network and attention pooling approach for the classification of heart failure and metabolic syndrome patients. Using GradCAMs, we highlight the discriminative features identified by the model.
• Abstract（参考訳）: 運動テストは半世紀以上にわたって利用可能であり、様々な疾患、特に心血管および肺の患者の診断および予後診断のための非常に汎用的なツールである。 過去10年間のテクノロジー、ウェアラブル、学習アルゴリズムの急速な進歩により、その範囲は進化してきた。 具体的には、心肺運動テスト(CPX)は、患者の運動能力とパフォーマンスレベルを客観的に評価するための最も一般的な実験の1つである。 CPXは、ガス交換の測定を含む肺、心血管、骨格筋系の非侵襲的、統合的評価を提供する。 しかし、その評価は困難であり、個人が複数の時系列データポイントを処理する必要があるため、ピーク値や勾配の簡略化につながる。 しかし、この単純化は、この時系列に存在する貴重なトレンド情報を捨てる可能性がある。 本研究では,グラミアン角場とマルコフ遷移場を用いて時系列を画像として符号化し,畳み込みニューラルネットワークと注意プーリングアプローチを用いて心不全とメタボリックシンドロームの分類を行う。 gradcamsを使用して,モデルによって識別される識別的特徴を強調する。

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