Fugu-MT 論文翻訳(概要): Heart Murmur and Abnormal PCG Detection via Wavelet Scattering Transform & a 1D-CNN

論文の概要: Heart Murmur and Abnormal PCG Detection via Wavelet Scattering Transform & a 1D-CNN

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11423v2
Date: Fri, 24 May 2024 16:31:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-28 00:25:27.575395
Title: Heart Murmur and Abnormal PCG Detection via Wavelet Scattering Transform & a 1D-CNN
Title（参考訳）: Wavelet Scattering Transformと1D-CNNによる心室および異常PCGの検出
Authors: Ahmed Patwa, Muhammad Mahboob Ur Rahman, Tareq Y. Al-Naffouri,
Abstract要約: この研究は、心電図(PCG)記録から自動的かつ正確な心臓外傷検出を行う。 2つのパブリックPCGデータセット(CirCor Digiscope 2022データセットとPCG 2016データセット)を使用して、3つのカスタムニューラルネットワーク(NN)をトレーニングおよびテストする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.744998586806474
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Heart murmurs provide valuable information about mechanical activity of the heart, which aids in diagnosis of various heart valve diseases. This work does automatic and accurate heart murmur detection from phonocardiogram (PCG) recordings. Two public PCG datasets (CirCor Digiscope 2022 dataset and PCG 2016 dataset) from Physionet online database are utilized to train and test three custom neural networks (NN): a 1D convolutional neural network (CNN), a long short-term memory (LSTM) recurrent neural network (RNN), and a convolutional RNN (C-RNN). We first do pre-processing which includes the following key steps: denoising, segmentation, re-labeling of noise-only segments, data normalization, and time-frequency analysis of the PCG segments using wavelet scattering transform. We then conduct four experiments, first three (E1-E3) using PCG 2022 dataset, and fourth (E4) using PCG 2016 dataset. It turns out that our custom 1D-CNN outperforms other two NNs (LSTM-RNN and C-RNN). Further, our 1D-CNN model outperforms the related work in terms of accuracy, weighted accuracy, F1-score and AUROC, for experiment E3 (that utilizes the cleaned and re-labeled PCG 2022 dataset). As for experiment E1 (that utilizes the original PCG 2022 dataset), our model performs quite close to the related work in terms of weighted accuracy and F1-score.
Abstract（参考訳）: 心臓の大腿骨は心臓の機械的活動に関する貴重な情報を提供し、様々な心臓弁疾患の診断に役立つ。この研究は、心電図(PCG)記録から自動的かつ正確な心臓外傷検出を行う。 Physionetオンラインデータベースからの2つのパブリックPCGデータセット(CirCor Digiscope 2022データセットとPCG 2016データセット)を使用して、3つのカスタムニューラルネットワーク(NN)をトレーニングし、テストする。まず, ノイズのみのセグメントの再ラベル化, データ正規化, ウェーブレット散乱変換を用いたPCGセグメントの時間周波数解析を行う。次に,PCG 2022データセットを用いた第1実験(E1-E3)とPCG 2016データセットを用いた第4実験(E4)の4つの実験を行った。私たちのカスタム1D-CNNは、他の2つのNN(LSTM-RNNとC-RNN)より優れています。さらに、1D-CNNモデルは、E3(PCG 2022データセットのクリーン化とリラベル化)の実験において、精度、重み付け精度、F1スコア、AUROCにおいて、関連する作業よりも優れています。実験E1(元のPCG 2022データセットを利用する)では、重み付け精度とF1スコアの点で、我々のモデルは関連する作業に非常に近い。

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