Fugu-MT 論文翻訳(概要): SEVGGNet-LSTM: a fused deep learning model for ECG classification

論文の概要: SEVGGNet-LSTM: a fused deep learning model for ECG classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.17111v1
Date: Mon, 31 Oct 2022 07:36:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-01 18:20:40.186901
Title: SEVGGNet-LSTM: a fused deep learning model for ECG classification
Title（参考訳）: SEVGGNet-LSTM:心電図分類のための融合ディープラーニングモデル
Authors: Tongyue He, Yiming Chen, Junxin Chen, Wei Wang, Yicong Zhou
Abstract要約: 入力ECG信号はまずセグメント化され、正規化され、その後、特徴抽出と分類のためにVGGとLSTMネットワークに入力される。注目機構(SEブロック)をコアネットワークに組み込んで重要な特徴の重み付けを行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 38.747030782394646
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper presents a fused deep learning algorithm for ECG classification. It takes advantages of the combined convolutional and recurrent neural network for ECG classification, and the weight allocation capability of attention mechanism. The input ECG signals are firstly segmented and normalized, and then fed into the combined VGG and LSTM network for feature extraction and classification. An attention mechanism (SE block) is embedded into the core network for increasing the weight of important features. Two databases from different sources and devices are employed for performance validation, and the results well demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed algorithm.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ECG分類のための融合深層学習アルゴリズムを提案する。これは、ECG分類のための畳み込みニューラルネットワークと繰り返しニューラルネットワークの組み合わせと、注意機構の重み付け能力を利用する。入力ECG信号をまずセグメント化して正規化し、VGGとLSTMネットワークに入力して特徴抽出と分類を行う。注目機構(SEブロック)をコアネットワークに組み込んで重要な特徴の重み付けを行う。異なる情報源とデバイスから得られた2つのデータベースを用いて性能検証を行い,提案アルゴリズムの有効性とロバスト性を示す。

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