Fugu-MT 論文翻訳(概要): TSRNet: Simple Framework for Real-time ECG Anomaly Detection with Multimodal Time and Spectrogram Restoration Network

論文の概要: TSRNet: Simple Framework for Real-time ECG Anomaly Detection with Multimodal Time and Spectrogram Restoration Network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10187v2
Date: Tue, 5 Mar 2024 19:40:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-07 17:31:56.343103
Title: TSRNet: Simple Framework for Real-time ECG Anomaly Detection with Multimodal Time and Spectrogram Restoration Network
Title（参考訳）: TSRNet:マルチモーダル時間とスペクトログラム復元ネットワークを用いたリアルタイムECG異常検出のための簡易フレームワーク
Authors: Nhat-Tan Bui and Dinh-Hieu Hoang and Thinh Phan and Minh-Triet Tran and Brijesh Patel and Donald Adjeroh and Ngan Le
Abstract要約: 本稿では,異常検出を利用したトレーニング用心電図データのみを用いた不健康状態の同定手法を提案する。本稿では,心電図信号の異常検出に特化して設計されたTSRNet(Multimodal Time and Spectrogram Restoration Network)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.770923451320938
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The electrocardiogram (ECG) is a valuable signal used to assess various aspects of heart health, such as heart rate and rhythm. It plays a crucial role in identifying cardiac conditions and detecting anomalies in ECG data. However, distinguishing between normal and abnormal ECG signals can be a challenging task. In this paper, we propose an approach that leverages anomaly detection to identify unhealthy conditions using solely normal ECG data for training. Furthermore, to enhance the information available and build a robust system, we suggest considering both the time series and time-frequency domain aspects of the ECG signal. As a result, we introduce a specialized network called the Multimodal Time and Spectrogram Restoration Network (TSRNet) designed specifically for detecting anomalies in ECG signals. TSRNet falls into the category of restoration-based anomaly detection and draws inspiration from both the time series and spectrogram domains. By extracting representations from both domains, TSRNet effectively captures the comprehensive characteristics of the ECG signal. This approach enables the network to learn robust representations with superior discrimination abilities, allowing it to distinguish between normal and abnormal ECG patterns more effectively. Furthermore, we introduce a novel inference method, termed Peak-based Error, that specifically focuses on ECG peaks, a critical component in detecting abnormalities. The experimental result on the large-scale dataset PTB-XL has demonstrated the effectiveness of our approach in ECG anomaly detection, while also prioritizing efficiency by minimizing the number of trainable parameters. Our code is available at https://github.com/UARK-AICV/TSRNet.
Abstract（参考訳）: 心電図(Electrocardiogram、ECG)は、心拍数やリズムなどの健康状態の様々な側面を評価するために用いられる貴重な信号である。心臓の状態を特定し、心電図データの異常を検出する上で重要な役割を果たす。しかし、正常なecg信号と異常なecg信号の区別は難しい課題である。本稿では,異常検出を利用したトレーニング用心電図データのみを用いた不健康状態の同定手法を提案する。さらに、利用可能な情報を強化し、ロバストなシステムを構築するために、ECG信号の時系列および時間周波数領域の両面を考慮することを提案する。その結果,心電図信号の異常検出に特化して設計されたTSRNet(Multimodal Time and Spectrogram Restoration Network)が導入された。 tsrnetは復元に基づく異常検出のカテゴリに属し、時系列領域とスペクトログラム領域の両方からインスピレーションを得ている。両領域から表現を抽出することにより、TSRNetはECG信号の包括的な特性を効果的にキャプチャする。このアプローチにより、ネットワークはより優れた識別能力を持つ堅牢な表現を学習し、正常なECGパターンと異常なECGパターンをより効果的に区別することができる。さらに,異常検出における重要な要素である心電図ピークに着目した新しい推定手法,Peak-based Errorを導入する。大規模データセット PTB-XL を用いた実験結果から,ECG 異常検出における本手法の有効性を実証するとともに,トレーニング可能なパラメータの最小化による効率の優先順位付けを行った。私たちのコードはhttps://github.com/uark-aicv/tsrnetで利用可能です。

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