論文の概要: Local-Global Temporal Fusion Network with an Attention Mechanism for
Multiple and Multiclass Arrhythmia Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02416v1
- Date: Thu, 3 Aug 2023 02:07:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-07 12:24:56.279966
- Title: Local-Global Temporal Fusion Network with an Attention Mechanism for
Multiple and Multiclass Arrhythmia Classification
- Title（参考訳）: マルチクラス不整脈分類のための注意機構を備えた局所的グローバル時間融合ネットワーク
- Authors: Yun Kwan Kim, Minji Lee, Kunwook Jo, Hee Seok Song, and Seong-Whan Lee
- Abstract要約: 本研究では, (i) 局所時間情報抽出, (ii) グローバルパターン抽出, (iii) 局所グローバル情報融合からなるフレームワークを提案する。
提案手法は,情報損失を発生させることなく,ローカル・グローバル情報やダイナミクスをキャプチャできる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.552682131823861
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Clinical decision support systems (CDSSs) have been widely utilized to
support the decisions made by cardiologists when detecting and classifying
arrhythmia from electrocardiograms (ECGs). However, forming a CDSS for the
arrhythmia classification task is challenging due to the varying lengths of
arrhythmias. Although the onset time of arrhythmia varies, previously developed
methods have not considered such conditions. Thus, we propose a framework that
consists of (i) local temporal information extraction, (ii) global pattern
extraction, and (iii) local-global information fusion with attention to perform
arrhythmia detection and classification with a constrained input length. The
10-class and 4-class performances of our approach were assessed by detecting
the onset and offset of arrhythmia as an episode and the duration of arrhythmia
based on the MIT-BIH arrhythmia database (MITDB) and MIT-BIH atrial
fibrillation database (AFDB), respectively. The results were statistically
superior to those achieved by the comparison models. To check the
generalization ability of the proposed method, an AFDB-trained model was tested
on the MITDB, and superior performance was attained compared with that of a
state-of-the-art model. The proposed method can capture local-global
information and dynamics without incurring information losses. Therefore,
arrhythmias can be recognized more accurately, and their occurrence times can
be calculated; thus, the clinical field can create more accurate treatment
plans by using the proposed method.
- Abstract（参考訳）: 心電図(ECGs)から不整脈を検出し分類する際に, 臨床診断支援システム(CDSSs)が心臓科医の意思決定を支援するために広く利用されている。
しかし,不整脈長の異なるため,不整脈分類作業のためのCDSSの作成は困難である。
不整脈の発症時間は異なるが、従来開発された手法ではそのような状態は考慮されていない。
そこで,我々は,その枠組みを提案する。
(i)局所時間情報抽出
(ii)グローバルパターン抽出、及び
3)不整脈検出と入力長の制約による分類を行うため,注意を伴う地域・地域情報融合を行う。
MIT-BIH arrhythmia database (MITDB) とMIT-BIH atrial fibrillation database (AFDB) を用いて, 不整脈の発症と発症と不整脈の持続時間を検出することで, アプローチの10クラスと4クラスの成績を評価した。
その結果,比較モデルで得られた結果よりも統計的に優れていた。
提案手法の一般化能力を確認するため,MITDB上でAFDB訓練モデルを試験し,最先端モデルと比較して優れた性能を得た。
提案手法は,情報損失を発生させることなく,ローカル・グローバル情報やダイナミクスをキャプチャできる。
したがって、不整脈をより正確に認識でき、その発生時間を算出できるので、提案法を用いてより正確な治療計画を作成することができる。
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