論文の概要: LightX3ECG: A Lightweight and eXplainable Deep Learning System for
3-lead Electrocardiogram Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12381v1
- Date: Mon, 25 Jul 2022 17:49:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-26 13:29:28.182036
- Title: LightX3ECG: A Lightweight and eXplainable Deep Learning System for
3-lead Electrocardiogram Classification
- Title(参考訳): LightX3ECG:3誘導心電図分類のための軽量・eXplainable Deep Learning System
- Authors: Khiem H. Le, Hieu H. Pham, Thao BT. Nguyen, Tu A. Nguyen, Tien N.
Thanh, Cuong D. Do
- Abstract要約: 心電図(Electrocardiogram、ECG)は、様々な心血管異常を識別するための金の規格である。
本研究では,3つの心電図のみを用いて,複数の心血管異常を正確に同定する新しい深層学習システムを開発した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cardiovascular diseases (CVDs) are a group of heart and blood vessel
disorders that is one of the most serious dangers to human health, and the
number of such patients is still growing. Early and accurate detection plays a
key role in successful treatment and intervention. Electrocardiogram (ECG) is
the gold standard for identifying a variety of cardiovascular abnormalities. In
clinical practices and most of the current research, standard 12-lead ECG is
mainly used. However, using a lower number of leads can make ECG more prevalent
as it can be conveniently recorded by portable or wearable devices. In this
research, we develop a novel deep learning system to accurately identify
multiple cardiovascular abnormalities by using only three ECG leads.
- Abstract(参考訳): 心臓血管疾患(英: Cardiovascular disease, CVD)は、心臓や血管疾患の集団であり、人間の健康にとって最も深刻な危険の1つである。
早期かつ正確な検出は、治療と介入の成功に重要な役割を果たす。
心電図(Electrocardiogram、ECG)は、様々な心血管異常を識別するための金の規格である。
臨床や現在の研究のほとんどにおいて、標準12誘導性心電図が主に用いられる。
しかし、少ない数のリードを使用することで、ポータブルデバイスやウェアラブルデバイスで便利に記録できるため、ECGはより一般的なものになる。
本研究では,3つの心電図のみを用いて,複数の心血管異常を正確に同定する新しい深層学習システムを開発した。
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