論文の概要: Advanced Neural Network Architecture for Enhanced Multi-Lead ECG Arrhythmia Detection through Optimized Feature Extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15347v1
- Date: Sat, 13 Apr 2024 19:56:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-28 10:46:58.096300
- Title: Advanced Neural Network Architecture for Enhanced Multi-Lead ECG Arrhythmia Detection through Optimized Feature Extraction
- Title（参考訳）: 最適化特徴抽出による高次心電図不整脈検出のための高度なニューラルネットワークアーキテクチャ
- Authors: Bhavith Chandra Challagundla,
- Abstract要約: 不規則な心臓リズムを特徴とする不整脈は、深刻な診断課題を呈する。
本研究では,不整脈分類の複雑さに対処するために,ディープラーニング技術を活用した革新的なアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cardiovascular diseases are a pervasive global health concern, contributing significantly to morbidity and mortality rates worldwide. Among these conditions, arrhythmia, characterized by irregular heart rhythms, presents formidable diagnostic challenges. This study introduces an innovative approach utilizing deep learning techniques, specifically Convolutional Neural Networks (CNNs), to address the complexities of arrhythmia classification. Leveraging multi-lead Electrocardiogram (ECG) data, our CNN model, comprising six layers with a residual block, demonstrates promising outcomes in identifying five distinct heartbeat types: Left Bundle Branch Block (LBBB), Right Bundle Branch Block (RBBB), Atrial Premature Contraction (APC), Premature Ventricular Contraction (PVC), and Normal Beat. Through rigorous experimentation, we highlight the transformative potential of our methodology in enhancing diagnostic accuracy for cardiovascular arrhythmias. Arrhythmia diagnosis remains a critical challenge in cardiovascular care, often relying on manual interpretation of ECG signals, which can be time-consuming and prone to subjectivity. To address these limitations, we propose a novel approach that leverages deep learning algorithms to automate arrhythmia classification. By employing advanced CNN architectures and multi-lead ECG data, our methodology offers a robust solution for precise and efficient arrhythmia detection. Through comprehensive evaluation, we demonstrate the effectiveness of our approach in facilitating more accurate clinical decision-making, thereby improving patient outcomes in managing cardiovascular arrhythmias.
- Abstract（参考訳）: 心臓血管疾患は世界的な健康上の問題であり、世界中で死亡率や死亡率に大きく貢献している。
これらの中、不整脈は不整脈を特徴とする不整脈であり、深刻な診断上の課題を呈している。
本研究では、不整脈分類の複雑さに対処するために、ディープラーニング技術、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を利用した革新的なアプローチを提案する。
左二分枝ブロック(LBBB)、右二分枝ブロック(RBBB)、心房期早期収縮(APC)、早心室収縮(PVC)、正常脈拍の5種類の左二分枝ブロック(LBBB)を同定した。
厳密な実験を通じて、心血管性不整脈の診断精度を高めるための方法論の転換の可能性を強調した。
不整脈の診断は、心血管ケアにおいて重要な課題であり、しばしば心電図信号の手動解釈に依存している。
これらの制約に対処するため,深層学習アルゴリズムを利用して不整脈分類を自動化する手法を提案する。
先進的なCNNアーキテクチャとマルチリードECGデータを利用することで、高精度かつ効率的な不整脈検出のための堅牢なソリューションを提供する。
包括的評価を通じて,より正確な臨床的意思決定を促進するためのアプローチの有効性を実証し,心血管性不整脈管理における患者結果の改善を図った。
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