論文の概要: Analysis of Arrhythmia Classification on ECG Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10174v1
• Date: Tue, 10 Jan 2023 14:02:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-29 13:20:20.455910
• Title: Analysis of Arrhythmia Classification on ECG Dataset
• Title（参考訳）: ECGデータセットによる不整脈分類の解析
• Authors: Taminul Islam, Arindom Kundu, Tanzim Ahmed and Nazmul Islam Khan
• Abstract要約: 不整脈は、心臓のポンプ機構が異常になる状態である。 本研究は、ECGデータセット上の不整脈分類の分析である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The heart is one of the most vital organs in the human body. It supplies blood and nutrients in other parts of the body. Therefore, maintaining a healthy heart is essential. As a heart disorder, arrhythmia is a condition in which the heart's pumping mechanism becomes aberrant. The Electrocardiogram is used to analyze the arrhythmia problem from the ECG signals because of its fewer difficulties and cheapness. The heart peaks shown in the ECG graph are used to detect heart diseases, and the R peak is used to analyze arrhythmia disease. Arrhythmia is grouped into two groups - Tachycardia and Bradycardia for detection. In this paper, we discussed many different techniques such as Deep CNNs, LSTM, SVM, NN classifier, Wavelet, TQWT, etc., that have been used for detecting arrhythmia using various datasets throughout the previous decade. This work shows the analysis of some arrhythmia classification on the ECG dataset. Here, Data preprocessing, feature extraction, classification processes were applied on most research work and achieved better performance for classifying ECG signals to detect arrhythmia. Automatic arrhythmia detection can help cardiologists make the right decisions immediately to save human life. In addition, this research presents various previous research limitations with some challenges in detecting arrhythmia that will help in future research.
• Abstract（参考訳）: 心臓は人間の体内で最も重要な臓器の1つである。 血液や栄養素を体内の他の部位に供給する。 したがって、健康な心を維持することが不可欠である。 心臓疾患としては、不整脈は心臓のポンプ機構が異常になる状態である。 心電図は、その困難さと安価さから、心電図信号から不整脈問題を分析するために用いられる。 ECGグラフで示される心臓ピークは心臓疾患の検出に使用され、Rピークは不整脈疾患の分析に使用される。 不整脈は、検出のためにTachycardiaとBradycardiaの2つのグループに分けられる。 本稿では,過去10年間にさまざまなデータセットを用いた不整脈検出に用いられてきたディープCNN,LSTM,SVM,NN分類器,ウェーブレット,TQWTなど,さまざまなテクニックについて論じる。 本研究は、ECGデータセット上の不整脈分類の分析である。 そこで,データ前処理,特徴抽出,分類処理をほとんどの研究に応用し,不整脈を検出するためのECG信号の分類性能を向上した。 自動不整脈検出は、心臓科医がすぐに人間の命を救うための正しい判断を下すのに役立つ。 さらに, 本研究は, 今後の研究に役立つ不整脈の検出にいくつかの課題を生んでいる。

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