論文の概要: EKGNet: A 10.96{\mu}W Fully Analog Neural Network for Intra-Patient Arrhythmia Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15466v1
• Date: Tue, 24 Oct 2023 02:37:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 20:50:33.209490
• Title: EKGNet: A 10.96{\mu}W Fully Analog Neural Network for Intra-Patient Arrhythmia Classification
• Title（参考訳）: EKGNet: パターン内不整脈分類のための10.96{\mu}W完全アナログニューラルネットワーク
• Authors: Benyamin Haghi, Lin Ma, Sahin Lale, Anima Anandkumar, Azita Emami
• Abstract要約: 心電図不整脈分類におけるアナログ計算と深層学習を組み合わせた統合的アプローチを提案する。 本稿では,低消費電力で高精度にアーカイブするハードウェア効率と完全アナログ不整脈分類アーキテクチャであるEKGNetを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.7946379395238
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present an integrated approach by combining analog computing and deep learning for electrocardiogram (ECG) arrhythmia classification. We propose EKGNet, a hardware-efficient and fully analog arrhythmia classification architecture that archives high accuracy with low power consumption. The proposed architecture leverages the energy efficiency of transistors operating in the subthreshold region, eliminating the need for analog-to-digital converters (ADC) and static random access memory (SRAM). The system design includes a novel analog sequential Multiply-Accumulate (MAC) circuit that mitigates process, supply voltage, and temperature variations. Experimental evaluations on PhysioNet's MIT-BIH and PTB Diagnostics datasets demonstrate the effectiveness of the proposed method, achieving average balanced accuracy of 95% and 94.25% for intra-patient arrhythmia classification and myocardial infarction (MI) classification, respectively. This innovative approach presents a promising avenue for developing low-power arrhythmia classification systems with enhanced accuracy and transferability in biomedical applications.
• Abstract（参考訳）: 心電図不整脈分類におけるアナログ計算と深層学習を組み合わせた統合的アプローチを提案する。 本研究では,高精度かつ低消費電力でアーカイブ可能なハードウェア効率で完全アナログ不整脈分類アーキテクチャであるekgnetを提案する。 提案アーキテクチャは、サブスレッショルド領域で動作するトランジスタのエネルギー効率を活用し、アナログ・デジタルコンバータ(ADC)と静的ランダムアクセスメモリ(SRAM)を必要としない。 システム設計は、プロセス、供給電圧、温度変化を緩和する新しいアナログ・シーケンシャル・マルチプライ・アキュムレート(MAC)回路を含む。 PhysioNet の MIT-BIH と PTB 診断データセットの実験的評価は, 平均平衡精度 95% と 94.25% を患者内不整脈分類と心筋梗塞分類でそれぞれ達成し, 提案手法の有効性を示した。 この革新的なアプローチは、バイオメディカル応用における精度と伝達性を高めた低出力不整脈分類システムを開発するための有望な道を示す。

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