論文の概要: ECG Feature Importance Rankings: Cardiologists vs. Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02577v1
• Date: Wed, 5 Apr 2023 16:48:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 11:55:29.364788
• Title: ECG Feature Importance Rankings: Cardiologists vs. Algorithms
• Title（参考訳）: ECGの重要度ランキング:心臓科医対アルゴリズム
• Authors: Temesgen Mehari, Ashish Sundar, Alen Bosnjakovic, Peter Harris, Steven E. Williams, Axel Loewe, Olaf Doessel, Claudia Nagel, Nils Strodthoff, Philip J. Aston
• Abstract要約: 心臓科領域における実世界のデータに対するテストに特徴的重要度手法を適用した。 いくつかの手法はうまく機能し、他の手法はうまく機能しなかったが、いくつかの手法は考慮されたすべての問題に対してうまく機能した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1680064609482397
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Feature importance methods promise to provide a ranking of features according to importance for a given classification task. A wide range of methods exist but their rankings often disagree and they are inherently difficult to evaluate due to a lack of ground truth beyond synthetic datasets. In this work, we put feature importance methods to the test on real-world data in the domain of cardiology, where we try to distinguish three specific pathologies from healthy subjects based on ECG features comparing to features used in cardiologists' decision rules as ground truth. Some methods generally performed well and others performed poorly, while some methods did well on some but not all of the problems considered.
• Abstract（参考訳）: 特徴の重要度は、与えられた分類タスクの重要性に応じて特徴のランキングを提供することを約束する。 幅広い手法が存在するが、それらのランキングはしばしば一致せず、合成データセット以外の基礎的な真実が欠如しているため、本質的に評価が難しい。 本研究は,循環器科領域における実世界のデータを用いた検査において,心電図の特徴を基礎的真理として使用する特徴と比較し,健常者から3つの特定の病態を区別することを目的としている。 いくつかの手法は一般的にうまく動作し、他の手法は性能が悪く、いくつかの手法は考慮されたすべての問題に対してうまく機能した。

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