論文の概要: PulseNet: Deep Learning ECG-signal classification using random
augmentation policy and continous wavelet transform for canines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15424v1
- Date: Wed, 17 May 2023 09:06:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-28 04:42:07.034214
- Title: PulseNet: Deep Learning ECG-signal classification using random
augmentation policy and continous wavelet transform for canines
- Title（参考訳）: PulseNet: 犬のランダム拡張ポリシーと連続ウェーブレット変換を用いたディープラーニングECG信号分類
- Authors: Andre Dourson, Roberto Santilli, Federica Marchesotti, Jennifer
Schneiderman, Oliver Roman Stiel, Fernando Junior, Michael Fitzke, Norbert
Sithirangathan, Emil Walleser, Xiaoli Qiao, Mark Parkinson
- Abstract要約: 犬心電図(ECG)の評価には熟練した獣医が必要である。
心電図の解釈と診断支援のための獣医師の現在の利用状況は限られている。
犬の心電図配列を正常または異常と分類するためのディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アプローチを実装した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.09869227806991
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Evaluating canine electrocardiograms (ECG) require skilled veterinarians, but
current availability of veterinary cardiologists for ECG interpretation and
diagnostic support is limited. Developing tools for automated assessment of ECG
sequences can improve veterinary care by providing clinicians real-time results
and decision support tools. We implement a deep convolutional neural network
(CNN) approach for classifying canine electrocardiogram sequences as either
normal or abnormal. ECG records are converted into 8 second Lead II sequences
and classified as either normal (no evidence of cardiac abnormalities) or
abnormal (presence of one or more cardiac abnormalities). For training ECG
sequences are randomly augmented using RandomAugmentECG, a new augmentation
library implemented specifically for this project. Each chunk is then is
converted using a continuous wavelet transform into a 2D scalogram. The 2D
scalogram are then classified as either normal or abnormal by a binary CNN
classifier. Experimental results are validated against three boarded veterinary
cardiologists achieving an AUC-ROC score of 0.9506 on test dataset matching
human level performance. Additionally, we describe model deployment to
Microsoft Azure using an MLOps approach. To our knowledge, this work is one of
the first attempts to implement a deep learning model to automatically classify
ECG sequences for canines.Implementing automated ECG classification will
enhance veterinary care through improved diagnostic performance and increased
clinic efficiency.
- Abstract（参考訳）: 心電図(ecg)の評価には熟練した獣医が必要であるが、心電図の解釈と診断支援のための獣医の利用は限られている。
ECGシークエンスの自動評価ツールの開発は、臨床医にリアルタイムの結果と意思決定支援ツールを提供することで、獣医のケアを改善することができる。
犬の心電図配列を正常または異常と分類する深層畳み込みニューラルネットワーク(cnn)アプローチを実装した。
ECGレコードは8秒のリードII配列に変換され、正常(心臓異常の証拠はない)または異常(1つ以上の心臓異常の存在)に分類される。
このプロジェクトで実装された新しい拡張ライブラリであるrandomaugmentecgを使用して、ecgシーケンスをトレーニングするためにランダムに拡張する。
各チャンクは連続ウェーブレット変換を用いて2次元スカルグラムに変換される。
2Dの頭蓋骨は正常または異常と分類され、バイナリCNN分類器によって分類される。
AUC-ROCスコアが0.9506に達した3人の獣医師に対して、ヒトレベルのパフォーマンスに適合したテストデータセットで実験結果が検証された。
さらに、MLOpsアプローチを使用して、Microsoft Azureへのモデルデプロイメントを記述します。
本研究は,犬用心電図を自動的に分類する深層学習モデルの実装の試みの1つであり,自動心電図分類の導入は,診断性能の向上と臨床効率の向上を通じて獣医学的ケアを向上させる。
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