論文の概要: Efficient ECG-based Atrial Fibrillation Detection via Parameterised Hypercomplex Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02678v3
• Date: Mon, 11 Sep 2023 11:36:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-09-12 23:02:21.578603
• Title: Efficient ECG-based Atrial Fibrillation Detection via Parameterised Hypercomplex Neural Networks
• Title（参考訳）: パラメータ化ハイパーコンプレックスニューラルネットワークを用いた心電図に基づく心房細動の効率的な検出
• Authors: Leonie Basso, Zhao Ren, Wolfgang Nejdl
• Abstract要約: 心房細動(英: atrial fibrillation、AF)は、脳卒中などの重篤な疾患のリスクが高い心不整脈である。 心電図(ECG)から自動的かつタイムリーなAFアセスメントを組み込んだウェアラブルデバイスは、生命を脅かす事態を防ぐ上で有望であることが示されている。 ディープニューラルネットワークは、モデルパフォーマンスにおいて優位性を示しており、彼らのウェアラブルデバイスでの使用は、モデルパフォーマンスと複雑性の間のトレードオフによって制限されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.964843902569925
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Atrial fibrillation (AF) is the most common cardiac arrhythmia and associated with a high risk for serious conditions like stroke. The use of wearable devices embedded with automatic and timely AF assessment from electrocardiograms (ECGs) has shown to be promising in preventing life-threatening situations. Although deep neural networks have demonstrated superiority in model performance, their use on wearable devices is limited by the trade-off between model performance and complexity. In this work, we propose to use lightweight convolutional neural networks (CNNs) with parameterised hypercomplex (PH) layers for AF detection based on ECGs. The proposed approach trains small-scale CNNs, thus overcoming the limited computing resources on wearable devices. We show comparable performance to corresponding real-valued CNNs on two publicly available ECG datasets using significantly fewer model parameters. PH models are more flexible than other hypercomplex neural networks and can operate on any number of input ECG leads.
• Abstract（参考訳）: 心房細動(af)は最も一般的な心不整脈であり、脳卒中などの重篤な疾患のリスクが高い。 心電図(ECG)から自動的かつタイムリーなAFアセスメントを組み込んだウェアラブルデバイスの使用は、生命を脅かす状況を防ぐ上で有望であることが示されている。 ディープニューラルネットワークはモデル性能に優れてきたが、ウェアラブルデバイスでの使用は、モデルパフォーマンスと複雑性のトレードオフによって制限されている。 本稿では,ECGに基づくAF検出のために,パラメータ化ハイパープレプレックス(PH)層を用いた軽量畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。 提案手法は小型CNNを訓練し、ウェアラブルデバイス上の限られたコンピューティングリソースを克服する。 モデルパラメータが大幅に少ない2つの公開ECGデータセット上で、対応する実数値CNNに匹敵する性能を示す。 PHモデルは、他の超複雑ニューラルネットワークよりも柔軟であり、任意の入力ECGリードで動作する。

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