論文の概要: RawECGNet: Deep Learning Generalization for Atrial Fibrillation Detection from the Raw ECG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05411v1
• Date: Tue, 26 Dec 2023 09:14:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 08:35:19.127906
• Title: RawECGNet: Deep Learning Generalization for Atrial Fibrillation Detection from the Raw ECG
• Title（参考訳）: RawECGNet:Raw ECGからの心房細動検出のためのディープラーニング一般化
• Authors: Noam Ben-Moshe, Kenta Tsutsui, Shany Biton, Leif S\"ornmo, Joachim A. Behar
• Abstract要約: 単誘導心電図を用いて心房細動(AF)のエピソードを検出するための深層学習モデルRawECGNetを開発した。 地理的・民族的・リード位置の分布変化を考慮した2つの外部データセットにおけるRawECGNetの性能を比較した。 その結果、RawECGNetはAFとAFlのエピソードを検出するための高性能で一般化可能なアルゴリズムであることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9463935247576184
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Introduction: Deep learning models for detecting episodes of atrial fibrillation (AF) using rhythm information in long-term, ambulatory ECG recordings have shown high performance. However, the rhythm-based approach does not take advantage of the morphological information conveyed by the different ECG waveforms, particularly the f-waves. As a result, the performance of such models may be inherently limited. Methods: To address this limitation, we have developed a deep learning model, named RawECGNet, to detect episodes of AF and atrial flutter (AFl) using the raw, single-lead ECG. We compare the generalization performance of RawECGNet on two external data sets that account for distribution shifts in geography, ethnicity, and lead position. RawECGNet is further benchmarked against a state-of-the-art deep learning model, named ArNet2, which utilizes rhythm information as input. Results: Using RawECGNet, the results for the different leads in the external test sets in terms of the F1 score were 0.91--0.94 in RBDB and 0.93 in SHDB, compared to 0.89--0.91 in RBDB and 0.91 in SHDB for ArNet2. The results highlight RawECGNet as a high-performance, generalizable algorithm for detection of AF and AFl episodes, exploiting information on both rhythm and morphology.
• Abstract（参考訳）: 紹介:長期心電図記録におけるリズム情報を用いた心房細動(AF)のエピソード検出のための深層学習モデルは高い性能を示した。 しかし、リズムに基づくアプローチでは、異なるecg波形、特にf波によって伝達される形態情報を活用できない。 その結果、そのようなモデルの性能は本質的に制限される。 方法: この制限に対処するために,rawecgnetというディープラーニングモデルを開発し,生の単一リード心電図を用いてafと心房粗動(afl)のエピソードを検出する。 地理的・民族的・リード位置の分布変化を考慮した2つの外部データセット上でのRawECGNetの一般化性能を比較した。 RawECGNetはさらに、リズム情報を入力として利用するArNet2という最先端のディープラーニングモデルに対してベンチマークされている。 結果:RawECGNetを用いて, RBDBでは0.91-0.94, SHDBでは0.89-0.91, ArNet2では0.91-0.94であった。 その結果、RawECGNetは、AFとAFlのエピソードを検出するための高性能で一般化可能なアルゴリズムであり、リズムと形態の両方の情報を利用することがわかった。

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