論文の概要: ECGformer: Leveraging transformer for ECG heartbeat arrhythmia classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05434v1
• Date: Sat, 6 Jan 2024 06:14:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 08:24:45.820083
• Title: ECGformer: Leveraging transformer for ECG heartbeat arrhythmia classification
• Title（参考訳）: ECGformer:心電図不整脈分類のためのレバレッジ変換器
• Authors: Taymaz Akan, Sait Alp, Mohammad Alfrad Nobel Bhuiyan
• Abstract要約: 不整脈または不整脈とも呼ばれる不整脈は不整脈を指す。 深層学習は、様々な医学的課題に取り組む際、例外的な能力を示した。 我々は心電図データに現れる様々な不整脈の分類のためのECGformerモデルを開発した。
• 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: An arrhythmia, also known as a dysrhythmia, refers to an irregular heartbeat. There are various types of arrhythmias that can originate from different areas of the heart, resulting in either a rapid, slow, or irregular heartbeat. An electrocardiogram (ECG) is a vital diagnostic tool used to detect heart irregularities and abnormalities, allowing experts to analyze the heart's electrical signals to identify intricate patterns and deviations from the norm. Over the past few decades, numerous studies have been conducted to develop automated methods for classifying heartbeats based on ECG data. In recent years, deep learning has demonstrated exceptional capabilities in tackling various medical challenges, particularly with transformers as a model architecture for sequence processing. By leveraging the transformers, we developed the ECGformer model for the classification of various arrhythmias present in electrocardiogram data. We assessed the suggested approach using the MIT-BIH and PTB datasets. ECG heartbeat arrhythmia classification results show that the proposed method is highly effective.
• Abstract（参考訳）: 不整脈または不整脈とも呼ばれる不整脈は不整脈を指す。 不整脈には様々な種類の不整脈があり、心臓の異なる部位から発生し、急速な、遅い、または不規則な心拍を生じさせる。 心電図(Electrocardiogram、ECG)は、心臓の異常や異常を検知するための重要な診断ツールであり、専門家が心臓の電気信号を分析して、正常から複雑なパターンや偏差を識別することができる。 過去数十年にわたり、心電図データに基づく心拍の自動分類法を開発するための研究が数多く行われている。 近年、深層学習は様々な医学的課題に対処する際、特にシークエンス処理のモデルアーキテクチャとしてのトランスフォーマーにおいて、例外的な能力を発揮している。 トランスフォーマを用いて心電図データに存在する不整脈の分類のためのecgformerモデルを開発した。 提案手法をMIT-BIHおよびTBデータセットを用いて評価した。 心電図心室性不整脈分類の結果,提案法が有効であった。

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