論文の概要: Machine learning-based detection of cardiovascular disease using ECG
signals: performance vs. complexity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11429v1
- Date: Fri, 10 Mar 2023 12:47:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-26 04:17:47.509647
- Title: Machine learning-based detection of cardiovascular disease using ECG
signals: performance vs. complexity
- Title（参考訳）: 機械学習による心電図信号を用いた心血管疾患の検出:パフォーマンスと複雑性
- Authors: Huy Pham, Konstantin Egorov, Alexey Kazakov and Semen Budennyy
- Abstract要約: 本稿では心電図記録から心疾患を分類するための新しいアプローチを提案する。
最初のアプローチは、ECG信号とディープラーニングに基づく画像分類器のPoincare表現を提案する。
1D畳み込みモデル、特に1D ResNetは、CinC 2017とCinC 2020データセットの両方で最高の結果を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cardiovascular disease remains a significant problem in modern society. Among
non-invasive techniques, the electrocardiogram (ECG) is one of the most
reliable methods for detecting abnormalities in cardiac activities. However,
ECG interpretation requires expert knowledge and it is time-consuming.
Developing a novel method to detect the disease early could prevent death and
complication. The paper presents novel various approaches for classifying
cardiac diseases from ECG recordings. The first approach suggests the Poincare
representation of ECG signal and deep-learning-based image classifiers
(ResNet50 and DenseNet121 were learned over Poincare diagrams), which showed
decent performance in predicting AF (atrial fibrillation) but not other types
of arrhythmia. XGBoost, a gradient-boosting model, showed an acceptable
performance in long-term data but had a long inference time due to
highly-consuming calculation within the pre-processing phase. Finally, the 1D
convolutional model, specifically the 1D ResNet, showed the best results in
both studied CinC 2017 and CinC 2020 datasets, reaching the F1 score of 85% and
71%, respectively, and that was superior to the first-ranking solution of each
challenge. The paper also investigated efficiency metrics such as power
consumption and equivalent CO2 emissions, with one-dimensional models like 1D
CNN and 1D ResNet being the most energy efficient. Model interpretation
analysis showed that the DenseNet detected AF using heart rate variability
while the 1DResNet assessed AF pattern in raw ECG signals.
- Abstract（参考訳）: 心血管疾患は現代社会において重要な問題である。
非侵襲的手法の中で、心電図(ECG)は心臓活動の異常を検出する最も信頼性の高い方法の1つである。
しかし、ECGの解釈には専門家の知識が必要であり、時間を要する。
早期に疾患を検出する新しい方法の開発は、死と合併症を防ぐ可能性がある。
心電図記録から心疾患を分類するための新しいアプローチを提案する。
第1のアプローチは、心電図信号と深層学習に基づく画像分類器(ResNet50とDenseNet121)のポインケア表現を、心房細動(心房細動)を予測するのに十分な性能を示した。
勾配ブースティングモデルであるxgboostは、長期データで許容できる性能を示したが、前処理フェーズで高い消費率の計算により推論時間が長かった。
最後に、1d畳み込みモデル、特に1d resnetは、cinc 2017とcinc 2020のデータセットの研究において、それぞれ85%と71%のf1スコアに達し、各チャレンジの1次ソリューションよりも優れた結果を示した。
また,1次元CNNや1次元ResNetなどの1次元モデルが最もエネルギー効率が高いため,消費電力やCO2排出量に相当する効率指標についても検討した。
モデル解析の結果,DenseNetは心拍変動を用いてAFを検出,一方1DResNetは生ECG信号のAFパターンを評価した。
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