論文の概要: Transforming ECG Diagnosis:An In-depth Review of Transformer-based DeepLearning Models in Cardiovascular Disease Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01249v1
• Date: Fri, 2 Jun 2023 03:23:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-05 16:53:06.645586
• Title: Transforming ECG Diagnosis:An In-depth Review of Transformer-based DeepLearning Models in Cardiovascular Disease Detection
• Title（参考訳）: 心電図の変換診断:心血管疾患診断におけるトランスフォーマーを用いたDeepLearningモデルの検討
• Authors: Zibin Zhao
• Abstract要約: 本稿では,ECG分類に適用可能なトランスフォーマーアーキテクチャの詳細なレビューを行う。 これらのモデルは、他のモデルが見落としているかもしれないECG信号の複雑な時間的関係を捉えている。 このレビューは、研究者や実践者にとって貴重なリソースであり、ECG解釈におけるこの革新的な応用に光を当てることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The emergence of deep learning has significantly enhanced the analysis of electrocardiograms (ECGs), a non-invasive method that is essential for assessing heart health. Despite the complexity of ECG interpretation, advanced deep learning models outperform traditional methods. However, the increasing complexity of ECG data and the need for real-time and accurate diagnosis necessitate exploring more robust architectures, such as transformers. Here, we present an in-depth review of transformer architectures that are applied to ECG classification. Originally developed for natural language processing, these models capture complex temporal relationships in ECG signals that other models might overlook. We conducted an extensive search of the latest transformer-based models and summarize them to discuss the advances and challenges in their application and suggest potential future improvements. This review serves as a valuable resource for researchers and practitioners and aims to shed light on this innovative application in ECG interpretation.
• Abstract（参考訳）: 深層学習の出現は心電図(ECG)の分析を著しく強化した。 ECG解釈の複雑さにもかかわらず、高度なディープラーニングモデルは従来の手法より優れている。 しかし、ECGデータの複雑さの増加とリアルタイムかつ正確な診断の必要性は、トランスフォーマーのようなより堅牢なアーキテクチャを探求する必要がある。 本稿では,ECG分類に適用されるトランスフォーマーアーキテクチャの詳細なレビューを紹介する。 もともと自然言語処理のために開発されたこれらのモデルは、他のモデルが見落としうるecg信号の複雑な時間的関係を捉えている。 我々は,最新の変圧器モデルについて広範囲に調査を行い,その進歩と課題を議論し,今後の改善を示唆する。 このレビューは、研究者や実践者にとって貴重なリソースであり、ECG解釈におけるこの革新的な応用に光を当てることを目指している。

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