Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Compact LSTM-SVM Fusion Model for Long-Duration Cardiovascular Diseases Detection

論文の概要: A Compact LSTM-SVM Fusion Model for Long-Duration Cardiovascular Diseases Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09442v2
Date: Tue, 23 Jan 2024 21:56:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-25 16:54:37.198219
Title: A Compact LSTM-SVM Fusion Model for Long-Duration Cardiovascular Diseases Detection
Title（参考訳）: 長期心血管疾患検出のためのコンパクトlstm-svm融合モデル
Authors: Siyang Wu
Abstract要約: 世界的には、心臓血管疾患(CVD)が主な死因であり、毎年1790万人が死亡している。重要な臨床目的の1つは、心電図(ECG)データによるCVDの早期検出である。機械学習とディープラーニングに基づく最近の進歩は、この分野において大きな進歩を遂げている。
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: Globally, cardiovascular diseases (CVDs) are the leading cause of mortality, accounting for an estimated 17.9 million deaths annually. One critical clinical objective is the early detection of CVDs using electrocardiogram (ECG) data, an area that has received significant attention from the research community. Recent advancements based on machine learning and deep learning have achieved great progress in this domain. However, existing methodologies exhibit inherent limitations, including inappropriate model evaluations and instances of data leakage. In this study, we present a streamlined workflow paradigm for preprocessing ECG signals into consistent 10-second durations, eliminating the need for manual feature extraction/beat detection. We also propose a hybrid model of Long Short-Term Memory (LSTM) with Support Vector Machine (SVM) for fraud detection. This architecture consists of two LSTM layers and an SVM classifier, which achieves a SOTA results with an Average precision score of 0.9402 on the MIT-BIH arrhythmia dataset and 0.9563 on the MIT-BIH atrial fibrillation dataset. Based on the results, we believe our method can significantly benefit the early detection and management of CVDs.
Abstract（参考訳）: 世界的には、心臓血管疾患(CVD)が主な死因であり、毎年1790万人が死亡している。重要な臨床目的の1つは、心電図(ECG)データを用いたCVDの早期検出である。機械学習とディープラーニングに基づく最近の進歩は、この分野で大きな進歩を遂げている。しかし、既存の手法には、不適切なモデル評価やデータ漏洩の事例など、固有の制限がある。本研究では,ECG信号を10秒間連続的に前処理し,手動の特徴抽出・拍動検出の必要性をなくすためのワークフロー・パラダイムを提案する。また,詐欺検出のためのSVMを用いたLong Short-Term Memory(LSTM)のハイブリッドモデルを提案する。このアーキテクチャは2つのLSTM層とSVM分類器から構成されており、平均精度はMIT-BIH不整脈データセットで0.9402、MIT-BIH心房細動データセットで0.9563である。その結果,本手法はcvdの早期検出と管理に有益であると考えられた。

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