Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep learning based ECG segmentation for delineation of diverse arrhythmias

論文の概要: Deep learning based ECG segmentation for delineation of diverse arrhythmias

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06237v2
Date: Wed, 6 Sep 2023 10:13:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-07 19:19:02.593385
Title: Deep learning based ECG segmentation for delineation of diverse arrhythmias
Title（参考訳）: 深層学習に基づく多彩な不整脈の描写のためのECGセグメンテーション
Authors: Chankyu Joung, Mijin Kim, Taejin Paik, Seong-Ho Kong, Seung-Young Oh, Won Kyeong Jeon, Jae-hu Jeon, Joong-Sik Hong, Wan-Joong Kim, Woong Kook, Myung-Jin Cha, Otto van Koert
Abstract要約: 本研究は、ECGデライン化のためのU-Netライクなセグメンテーションモデルを導入することで、既存の研究に基づいている。主な貢献は、異なる不整脈型のセグメンテーションモデル障害の特定、多様なトレーニングセットを用いた堅牢なモデルの開発、および特定の不整脈に対する偽P波予測を減らすための分類誘導戦略の導入である。
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: Accurate delineation of key waveforms in an ECG is a critical initial step in extracting relevant features to support the diagnosis and treatment of heart conditions. Although deep learning based methods using a segmentation model to locate the P, QRS, and T waves have shown promising results, their ability to handle signals exhibiting arrhythmia remains unclear. This study builds on existing research by introducing a U-Net-like segmentation model for ECG delineation, with a particular focus on diverse arrhythmias. For this purpose, we curate an internal dataset containing waveform boundary annotations for various arrhythmia types to train and validate our model. Our key contributions include identifying segmentation model failures in different arrhythmia types, developing a robust model using a diverse training set, achieving comparable performance on benchmark datasets, and introducing a classification guided strategy to reduce false P wave predictions for specific arrhythmias. This study advances deep learning based ECG delineation in the context of arrhythmias and highlights its challenges.
Abstract（参考訳）: 心電図におけるキー波形の正確なデライン化は、心臓疾患の診断と治療を支援するために、関連する特徴を抽出するための重要な初期段階である。 p, qrs, t波の同定にセグメンテーションモデルを用いた深層学習法では有望な結果が得られたが,不整脈を呈する信号の処理能力はいまだ不明である。本研究は, 多様な不整脈に着目した, U-Net-like segmentation model for ECG delineationを導入することにより, 既存の研究の基盤となる。この目的のために,様々な不整脈タイプの波形境界アノテーションを含む内部データセットを収集し,モデルのトレーニングと検証を行う。我々の重要な貢献は、異なる不整脈型におけるセグメンテーションモデル障害の特定、多様なトレーニングセットを用いた堅牢なモデルの開発、ベンチマークデータセットでの同等のパフォーマンスの実現、特定の不整脈に対する偽P波予測を減らすための分類ガイド付き戦略の導入である。本研究は、不整脈の文脈における深層学習に基づく心電図記述を前進させ、その課題を強調する。

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