論文の概要: Deciphering Heartbeat Signatures: A Vision Transformer Approach to Explainable Atrial Fibrillation Detection from ECG Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09474v2
• Date: Sun, 28 Apr 2024 20:05:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-30 23:35:54.701962
• Title: Deciphering Heartbeat Signatures: A Vision Transformer Approach to Explainable Atrial Fibrillation Detection from ECG Signals
• Title（参考訳）: 心拍信号の解読:心電図信号からの説明可能な心房細動検出のための視覚変換器アプローチ
• Abstract要約: 単誘導心電図データに基づいて心房細動を識別するための視覚変換器アプローチを開発した。 また、残差ネットワーク(ResNet)アプローチも、視覚変換器アプローチと比較するために開発されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.056982620027252
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Remote patient monitoring based on wearable single-lead electrocardiogram (ECG) devices has significant potential for enabling the early detection of heart disease, especially in combination with artificial intelligence (AI) approaches for automated heart disease detection. There have been prior studies applying AI approaches based on deep learning for heart disease detection. However, these models are yet to be widely accepted as a reliable aid for clinical diagnostics, in part due to the current black-box perception surrounding many AI algorithms. In particular, there is a need to identify the key features of the ECG signal that contribute toward making an accurate diagnosis, thereby enhancing the interpretability of the model. In the present study, we develop a vision transformer approach to identify atrial fibrillation based on single-lead ECG data. A residual network (ResNet) approach is also developed for comparison with the vision transformer approach. These models are applied to the Chapman-Shaoxing dataset to classify atrial fibrillation, as well as another common arrhythmia, sinus bradycardia, and normal sinus rhythm heartbeats. The models enable the identification of the key regions of the heartbeat that determine the resulting classification, and highlight the importance of P-waves and T-waves, as well as heartbeat duration and signal amplitude, in distinguishing normal sinus rhythm from atrial fibrillation and sinus bradycardia.
• Abstract（参考訳）: ウェアラブル単葉心電図(ECG)デバイスを用いた遠隔患者モニタリングは、特に自動心臓疾患検出のための人工知能(AI)アプローチと組み合わせることで、心臓疾患の早期発見を可能にする重要な可能性を秘めている。 心臓疾患検出のためのディープラーニングに基づくAIアプローチの適用に関する先行研究がある。 しかしながら、これらのモデルは、多くのAIアルゴリズムを取り巻く現在のブラックボックス認識のために、臨床診断の信頼できる支援として広く受け入れられていない。 特に、正確な診断に寄与するECG信号の重要な特徴を特定し、モデルの解釈可能性を高める必要がある。 本研究では,単誘導心電図データに基づいて心房細動を識別する視覚変換器を提案する。 また、残差ネットワーク(ResNet)アプローチも、視覚変換器アプローチと比較するために開発されている。 これらのモデルはChapman-Shaoxingデータセットに応用され、心房細動の分類や、他の一般的な不整脈、洞脈拍、正常洞脈拍を分類する。 これらのモデルにより、心房細動と洞細動との正常な正弦波リズムの区別において、その結果の分類を決定する心拍の鍵領域の同定が可能となり、P波とT波の重要性、および心拍持続時間と信号振幅が強調される。

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