論文の概要: A Novel real-time arrhythmia detection model using YOLOv8

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16727v3
• Date: Mon, 8 Jan 2024 02:26:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 23:48:42.707813
• Title: A Novel real-time arrhythmia detection model using YOLOv8
• Title（参考訳）: YOLOv8を用いた新しいリアルタイム不整脈検出モデル
• Authors: Guang Jun Nicholas Ang, Aritejh Kr Goil, Henryk Chan, Jieyi Jeric Lew, Xin Chun Lee, Raihan Bin Ahmad Mustaffa, Timotius Jason, Ze Ting Woon and Bingquan Shen
• Abstract要約: 本研究は,在宅における心電図(ECG)のリアルタイム不整脈検出の可能性を明らかにするものである。 我々は,MIT-BIH不整脈データセットを微調整した損失修正型YOLOv8モデルを導入し,リアルタイム連続監視を実現する。 我々の研究は、リアルタイム不整脈検出の可能性を示し、ユーザーが自宅の快適さの中でモデル出力を視覚的に解釈できるようにする。
• 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: In a landscape characterized by heightened connectivity and mobility, coupled with a surge in cardiovascular ailments, the imperative to curtail healthcare expenses through remote monitoring of cardiovascular health has become more pronounced. The accurate detection and classification of cardiac arrhythmias are pivotal for diagnosing individuals with heart irregularities. This study underscores the feasibility of employing electrocardiograms (ECG) measurements in the home environment for real-time arrhythmia detection. Presenting a fresh application for arrhythmia detection, this paper leverages the cutting-edge You-Only-Look-Once (YOLO)v8 algorithm to categorize single-lead ECG signals. We introduce a novel loss-modified YOLOv8 model, fine-tuned on the MIT-BIH arrhythmia dataset, enabling real-time continuous monitoring. The obtained results substantiate the efficacy of our approach, with the model attaining an average accuracy of 99.5% and 0.992 mAP@50, and a rapid detection time of 0.002 seconds on an NVIDIA Tesla V100. Our investigation exemplifies the potential of real-time arrhythmia detection, enabling users to visually interpret the model output within the comfort of their homes. Furthermore, this study lays the groundwork for an extension into a real-time explainable AI (XAI) model capable of deployment in the healthcare sector, thereby significantly advancing the realm of healthcare solutions.
• Abstract（参考訳）: 心血管疾患の急増に伴う接続性や移動性の向上を特徴とする景観では、心血管の健康状態の遠隔監視による医療費の削減がますます顕著になっている。 心不整脈の正確な検出と分類は、心臓の不整脈を診断する上で重要である。 本研究は,心電図(ecg)を用いた実時間不整脈検出の可能性について検討する。 不整脈検出の新しい応用として, 最先端のYou-Only-Look-Once (YOLO)v8アルゴリズムを用いて, 単一リードECG信号の分類を行う。 我々は,MIT-BIH不整脈データセットを微調整した損失修正型YOLOv8モデルを提案する。 その結果,モデルの平均精度は99.5% と 0.992 map@50 となり,nvidia tesla v100 では 0.002 秒 の高速検出が可能となった。 本研究は,実時間不整脈検出の可能性を示すもので,利用者は自宅の快適さの中でモデル出力を視覚的に解釈することができる。 さらに、本研究では、医療分野に展開可能なリアルタイム説明可能なAI(XAI)モデルへの拡張の基礎を定め、医療ソリューションの領域を大幅に発展させる。

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