論文の概要: A novel application for real-time arrhythmia detection using YOLOv8

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16727v1
• Date: Fri, 26 May 2023 08:27:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 16:10:12.817284
• Title: A novel application for real-time arrhythmia detection using YOLOv8
• Title（参考訳）: YOLOv8を用いたリアルタイム不整脈検出のための新しい応用
• Authors: G. J. N. Ang, A. K. Goil, H. Chan, X. C. Lee, R. B. A. Mustaffa, T. Jason, Z. T. Woon and B. Shen
• Abstract要約: 本稿では,最新のYou-Only-Look-Once (YOLO)v8アルゴリズムを用いた不整脈検出のための新しい応用を提案する。 カスタムのYOLOv8モデルはMIT-BIHデータセットで微調整され、不整脈をリアルタイムで検出し、継続的な監視を可能にした。 その結果,NVIDIA Tesla V100では,mAP@50の0.961で0.002秒の心拍を検出できることがわかった。
• 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: In recent years, there has been an increasing need to reduce healthcare costs in remote monitoring of cardiovascular health. Detecting and classifying cardiac arrhythmia is critical to diagnosing patients with cardiac abnormalities. This paper shows that complex systems such as electrocardiograms (ECG) can be applicable for at-home monitoring. This paper proposes a novel application for arrhythmia detection using the state-of-the-art You-Only-Look-Once (YOLO)v8 algorithm to classify single-lead ECG signals. A custom YOLOv8 model was fine-tuned on the MIT-BIH dataset to detect arrhythmia in real-time to allow continuous monitoring. Results show that our model can detect heartbeats with a mAP@50 of 0.961 with a detection time of 0.002s on an NVIDIA Tesla V100. Our study demonstrated the potential of real-time arrhythmia detection, where the model output can be visually interpreted for at-home users. Furthermore, this study could be extended into a real-time XAI model, deployed in the healthcare industry, and significantly advancing healthcare needs.
• Abstract（参考訳）: 近年,心臓血管の健康状態の遠隔モニタリングにおいて,医療費の削減の必要性が高まっている。 心不整脈の検出と分類は心疾患患者の診断に重要である。 本稿では,心電図(ECG)などの複雑なシステムを家庭内モニタリングに適用できることを示す。 本稿では,最新のYou-Only-Look-Once (YOLO)v8アルゴリズムを用いた不整脈検出のための新しい手法を提案する。 カスタムのYOLOv8モデルはMIT-BIHデータセットで微調整され、不整脈をリアルタイムで検出し、継続的な監視を可能にした。 その結果,nvidia tesla v100 の 0.002s 検出時間で 0.961 の map@50 で心拍を検出できることがわかった。 本研究は, 実時間不整脈検出の可能性を示し, 家庭内ユーザに対して, モデル出力を視覚的に解釈できることを示した。 さらに、この研究は、リアルタイムXAIモデルに拡張され、医療業界に展開され、医療ニーズが大幅に向上する可能性がある。

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