Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Deep Learning-based 3-lead ECG Classification with Heartbeat Counting and Demographic Data Integration

論文の概要: Enhancing Deep Learning-based 3-lead ECG Classification with Heartbeat Counting and Demographic Data Integration

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07088v1
Date: Mon, 15 Aug 2022 09:33:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-16 14:02:31.869630
Title: Enhancing Deep Learning-based 3-lead ECG Classification with Heartbeat Counting and Demographic Data Integration
Title（参考訳）: 心拍計と復号データ統合によるディープラーニングに基づく3段階心電図分類の強化
Authors: Khiem H. Le, Hieu H. Pham, Thao B.T. Nguyen, Tu A. Nguyen, Cuong D. Do
Abstract要約: 本稿では,3段階のECG分類において,現在のディープラーニングシステムの性能向上のための2つの新しい手法を紹介する。具体的には、心拍数回帰という形でのマルチタスク学習方式と、患者人口統計データをシステムに組み込む効果的なメカニズムを提案する。これら2つの進歩により、2つの大規模ECGデータセットにおいて、F1スコアの0.9796と0.8140の分類性能を得た。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Nowadays, an increasing number of people are being diagnosed with cardiovascular diseases (CVDs), the leading cause of death globally. The gold standard for identifying these heart problems is via electrocardiogram (ECG). The standard 12-lead ECG is widely used in clinical practice and the majority of current research. However, using a lower number of leads can make ECG more pervasive as it can be integrated with portable or wearable devices. This article introduces two novel techniques to improve the performance of the current deep learning system for 3-lead ECG classification, making it comparable with models that are trained using standard 12-lead ECG. Specifically, we propose a multi-task learning scheme in the form of the number of heartbeats regression and an effective mechanism to integrate patient demographic data into the system. With these two advancements, we got classification performance in terms of F1 scores of 0.9796 and 0.8140 on two large-scale ECG datasets, i.e., Chapman and CPSC-2018, respectively, which surpassed current state-of-the-art ECG classification methods, even those trained on 12-lead data. To encourage further development, our source code is publicly available at https://github.com/lhkhiem28/LightX3ECG.
Abstract（参考訳）: 現在、世界中で死因となっている心臓血管疾患(CVD)と診断される人が増えている。これらの心疾患を特定するための金の基準は心電図(ECG)である。標準の12誘導心電図は臨床および現在の研究の大半で広く使用されている。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と統合できるため、ecgはより普及する。本稿では,3誘導ECG分類における現在のディープラーニングシステムの性能向上のための2つの新しい手法を紹介し,標準12誘導ECGを用いて訓練されたモデルに匹敵するものである。具体的には,心拍数回帰という形でのマルチタスク学習方式と,患者人口統計データをシステムに統合する効果的なメカニズムを提案する。これら2つの進歩により、現在最先端のECG分類法を超越した2つの大規模ECGデータセット、すなわちChapmanとCPSC-2018において、F1スコアの0.9796と0.8140の分類性能を得た。さらなる開発を促進するため、ソースコードはhttps://github.com/lhkhiem28/LightX3ECGで公開されています。

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