論文の概要: Listen to your heart: A self-supervised approach for detecting murmur in heart-beat sounds for the Physionet 2022 challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14845v1
• Date: Wed, 31 Aug 2022 13:25:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-01 14:00:00.614853
• Title: Listen to your heart: A self-supervised approach for detecting murmur in heart-beat sounds for the Physionet 2022 challenge
• Title（参考訳）: 心臓に耳を傾ける:2022年のPhysoronet Challengeの心臓拍動音における大腿骨の自己監督的検出法
• Authors: Aristotelis Ballas, Vasileios Papapanagiotou, Anastasios Delopoulos and Christos Diou
• Abstract要約: 心臓の大腿骨は心臓の鼓動に異常な音であり、心臓を流れる乱流の血流によって引き起こされる。 PhysioNet 2022チャレンジは、心臓のオーディオ記録から大腿骨の自動検出を目標としている。 本研究への参加は, 大腿骨発見における自己教師型学習の有効性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.646552059494488
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Heart murmurs are abnormal sounds present in heartbeats, caused by turbulent blood flow through the heart. The PhysioNet 2022 challenge targets automatic detection of murmur from audio recordings of the heart and automatic detection of normal vs. abnormal clinical outcome. The recordings are captured from multiple locations around the heart. Our participation investigates the effectiveness of self-supervised learning for murmur detection. We evaluate the use of a backbone CNN, whose layers are trained in a self-supervised way with data from both this year's and the 2016 challenge. We use two different augmentations on each training sample, and normalized temperature-scaled cross-entropy loss. We experiment with different augmentations to learn effective phonocardiogram representations. To build the final detectors we train two classification heads, one for each challenge task. We present evaluation results for all combinations of the available augmentations, and for our multiple-augmentation approach.
• Abstract（参考訳）: 心臓の大腿骨は心臓の鼓動に異常な音であり、心臓の乱流によって引き起こされる。 PhysioNet 2022の課題は、心臓のオーディオ記録から大腿骨の自動検出と、正常と異常な臨床結果の自動検出である。 録音は心臓周辺の複数の場所から撮影される。 本研究は,大腿骨検出における自己教師付き学習の有効性について検討する。 我々は,今年と2016年の両課題のデータを用いて,レイヤを自己教師型の方法でトレーニングしたバックボーンCNNの使用を評価した。 トレーニングサンプル毎に異なる2つの拡張と,温度スケールのクロスエントロピー損失の正規化を行った。 有効な心電図表現を学習するために異なる拡張法を用いて実験を行った。 最後の検出器を構築するために、2つの分類ヘッドを訓練します。 利用可能な拡張のすべての組み合わせに対する評価結果と、多重拡張アプローチに関する評価結果を示す。

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