論文の概要: ECG Classification System for Arrhythmia Detection Using Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03660v1
• Date: Tue, 7 Mar 2023 05:48:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-08 16:26:09.336243
• Title: ECG Classification System for Arrhythmia Detection Using Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた不整脈検出のための心電図分類システム
• Authors: Aryan Odugoudar, Jaskaran Singh Walia
• Abstract要約: 本研究は, 心血管性不整脈を検出するための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アルゴリズムに基づく深層学習(DL)技術について述べる。 本研究は, 平均精度98.2%の15,000例を対象とした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Arrhythmia is just one of the many cardiovascular illnesses that have been extensively studied throughout the years. Using a multi-lead ECG data, this research describes a deep learning (DL) technique based on a convolutional neural network (CNN) algorithm to detect cardiovascular arrhythmia in patients. The suggested CNN model has six layers total, two convolution layers, two pooling layers, and two fully linked layers within a residual block, in addition to the input and output layers. In this study, the classification of the ECG signals into five groups, Left Bundle Branch Block (LBBB), Right Bundle Branch Block (RBBB), Atrial Premature Contraction (APC), Premature Ventricular Contraction (PVC), and Normal Beat is the main goal (N). Using the MIT-BIH arrhythmia dataset, we assessed the suggested technique. The findings show that our suggested strategy classified 15000 cases with an average accuracy of 98.2%.
• Abstract（参考訳）: 不整脈は、長年にわたって研究されてきた多くの心血管疾患の1つである。 本研究は,マルチリード心電図データを用いて心血管不整脈を検出する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アルゴリズムに基づく深層学習(DL)技術について述べる。 提案したCNNモデルは,入力層と出力層に加えて,合計6層,2層の畳み込み層,2つのプーリング層,および2つの完全連結層を有する。 本研究は,心電図信号を左二分枝ブロック(LBBB),右二分枝ブロック(RBBB),心房性未熟収縮(APC),小心室収縮(PVC),正常拍動の5つのグループに分類する。 MIT-BIH不整脈データセットを用いて提案手法の評価を行った。 その結果,提案手法は平均98.2%の精度で15,000例を分類した。

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