論文の概要: ECG-Based Patient Identification: A Comprehensive Evaluation Across Health and Activity Conditions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06529v3
• Date: Tue, 26 Nov 2024 10:07:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:31:40.771227
• Title: ECG-Based Patient Identification: A Comprehensive Evaluation Across Health and Activity Conditions
• Title（参考訳）: 心電図に基づく患者識別 : 健康・活動条件の総合的評価
• Authors: Caterina Fuster-Barceló, Carmen Cámara, Pedro Peris-López,
• Abstract要約: 本稿では,心電図信号を用いた医療システムにおける患者識別のための新しいアプローチを提案する。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、心電図信号から派生した特定のタイプの画像である心電図に基づいてユーザを分類するために使用される。 提案した同定システムは複数のデータベースで評価され、健常者では99.84%、循環器疾患では97.09%、健常者および不整脈患者では97.89%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Over the course of the past two decades, a substantial body of research has substantiated the viability of utilising cardiac signals as a biometric modality. This paper presents a novel approach for patient identification in healthcare systems using electrocardiogram signals. A convolutional neural network (CNN) is employed to classify users based on electrocardiomatrices, a specific type of image derived from ECG signals. The proposed identification system is evaluated in multiple databases, achieving up to 99.84\% accuracy on healthy subjects, 97.09\% on patients with cardiovascular diseases, and 97.89% on mixed populations including both healthy and arrhythmic patients. The system also performs robustly under varying activity conditions, achieving 91.32% accuracy in scenarios involving different physical activities. These consistent and reliable results, with low error rates such as a FAR of 0.01% and FRR of 0.157% in the best cases, demonstrate the method's significant advancement in subject identification within healthcare systems. By considering patients' cardiovascular conditions and activity levels, the proposed approach addresses gaps in the existing literature, positioning it as a strong candidate for practical applications in real-world healthcare settings.
• Abstract（参考訳）: 過去20年間に渡り、心臓のシグナルを生体計測のモダリティとして利用することの可能性を、かなりの研究機関が裏付けてきた。 本稿では,心電図信号を用いた医療システムにおける患者識別のための新しいアプローチを提案する。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、心電図信号から派生した特定のタイプの画像である心電図に基づいてユーザを分類するために使用される。 本発明の同定システムは複数のデータベースで評価され,健常者では99.84.%,循環器疾患では97.09.%,健常者および不整脈患者では97.89%の精度が得られた。 システムは様々な活動条件下でも堅牢に動作し、異なる身体活動を含むシナリオにおいて91.32%の精度を達成した。 FARが0.01%、FRRが0.157%のこれらの一貫性のある信頼性のある結果は、医療システムにおける被検体識別の大幅な進歩を示すものである。 患者の心血管状態や活動レベルを考慮することで、既存の文献のギャップに対処し、現実の医療環境における実践的応用の有力な候補として位置づける。

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