論文の概要: HARDC : A novel ECG-based heartbeat classification method to detect
arrhythmia using hierarchical attention based dual structured RNN with
dilated CNN
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06020v1
- Date: Mon, 6 Mar 2023 13:26:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-19 12:06:23.694409
- Title: HARDC : A novel ECG-based heartbeat classification method to detect
arrhythmia using hierarchical attention based dual structured RNN with
dilated CNN
- Title（参考訳）: HARDC : 拡張CNNを用いた階層的注意に基づく二重構造RNNを用いた心電図による不整脈検出法
- Authors: Md Shofiqul Islam, Khondokar Fida Hasan, Sunjida Sultana, Shahadat
Uddin, Pietro Lio, Julian M.W. Quinn and Mohammad Ali Moni
- Abstract要約: 不整脈分類のための拡張CNN (HARDC) 法を用いたハイブリッド階層型双方向リカレントニューラルネットワークを開発した。
提案したHARDCは、拡張CNNと双方向リカレントニューラルネットワークユニット(BiGRU-BiLSTM)アーキテクチャをフル活用して、融合機能を生成する。
以上の結果から,複数種類の不整脈信号の分類を自動化し,高度に計算した手法が有望であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8791511769387625
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper have developed a novel hybrid hierarchical attention-based
bidirectional recurrent neural network with dilated CNN (HARDC) method for
arrhythmia classification. This solves problems that arise when traditional
dilated convolutional neural network (CNN) models disregard the correlation
between contexts and gradient dispersion. The proposed HARDC fully exploits the
dilated CNN and bidirectional recurrent neural network unit (BiGRU-BiLSTM)
architecture to generate fusion features. As a result of incorporating both
local and global feature information and an attention mechanism, the model's
performance for prediction is improved.By combining the fusion features with a
dilated CNN and a hierarchical attention mechanism, the trained HARDC model
showed significantly improved classification results and interpretability of
feature extraction on the PhysioNet 2017 challenge dataset. Sequential Z-Score
normalization, filtering, denoising, and segmentation are used to prepare the
raw data for analysis. CGAN (Conditional Generative Adversarial Network) is
then used to generate synthetic signals from the processed data. The
experimental results demonstrate that the proposed HARDC model significantly
outperforms other existing models, achieving an accuracy of 99.60\%, F1 score
of 98.21\%, a precision of 97.66\%, and recall of 99.60\% using MIT-BIH
generated ECG. In addition, this approach substantially reduces run time when
using dilated CNN compared to normal convolution. Overall, this hybrid model
demonstrates an innovative and cost-effective strategy for ECG signal
compression and high-performance ECG recognition. Our results indicate that an
automated and highly computed method to classify multiple types of arrhythmia
signals holds considerable promise.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,不整脈分類のための拡張CNN(HARDC)法を用いたハイブリッド階層型双方向リカレントニューラルネットワークを開発した。
これは、従来の拡張畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルがコンテキストと勾配分散の相関を無視すると生じる問題を解決する。
提案したHARDCは、拡張CNNと双方向リカレントニューラルネットワークユニット(BiGRU-BiLSTM)アーキテクチャをフル活用して、融合機能を生成する。
局所的およびグローバル的特徴情報とアテンション機構の両方を組み込んだ結果、モデルの予測性能が向上し、融合特徴と拡張されたcnnと階層的アテンション機構を組み合わせることで、訓練されたhardcモデルは分類結果とphysionet 2017 challengeデータセットにおける特徴抽出の解釈性が著しく向上した。
分析用の生データを作成するために、逐次Zスコア正規化、フィルタリング、デノイング、セグメンテーションを用いる。
CGAN(Conditional Generative Adversarial Network)は、処理されたデータから合成信号を生成する。
実験の結果,提案モデルが既存モデルの99.60\%,f1スコア98.21\%,精度97.66\%,およびmit-bih生成心電図を用いた99.60\%のリコールにおいて有意な性能を示した。
さらに、このアプローチは通常の畳み込みと比較して拡張CNNを使用する際の実行時間を著しく削減する。
全体として、このハイブリッドモデルは、ECG信号圧縮と高性能ECG認識のための革新的で費用効果の高い戦略を示す。
以上の結果から,複数種類の不整脈信号を分類する自動的かつ高度に計算された手法が有望であることが示唆された。
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