Fugu-MT 論文翻訳(概要): Leveraging Visibility Graphs for Enhanced Arrhythmia Classification with Graph Convolutional Networks

論文の概要: Leveraging Visibility Graphs for Enhanced Arrhythmia Classification with Graph Convolutional Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15367v1
Date: Fri, 19 Apr 2024 13:24:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-25 15:44:33.629654
Title: Leveraging Visibility Graphs for Enhanced Arrhythmia Classification with Graph Convolutional Networks
Title（参考訳）: グラフ畳み込みネットワークを用いた不整脈分類のための可視グラフの活用
Authors: Rafael F. Oliveira, Gladston J. P. Moreira, Vander L. S. Freitas, Eduardo J. S. Luz,
Abstract要約: 心電図(ECG)によって検出される不整脈は、重大な健康リスクを引き起こす。グラフベースの戦略の最近の進歩は不整脈検出性能の向上を目的としている。本研究では、可視化グラフ(VG)とベクトル可視グラフ(VVG)を用いたECG信号のグラフ表現について検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11184789007828977
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Arrhythmias, detectable via electrocardiograms (ECGs), pose significant health risks, emphasizing the need for robust automated identification techniques. Although traditional deep learning methods have shown potential, recent advances in graph-based strategies are aimed at enhancing arrhythmia detection performance. However, effectively representing ECG signals as graphs remains a challenge. This study explores graph representations of ECG signals using Visibility Graph (VG) and Vector Visibility Graph (VVG), coupled with Graph Convolutional Networks (GCNs) for arrhythmia classification. Through experiments on the MIT-BIH dataset, we investigated various GCN architectures and preprocessing parameters. The results reveal that GCNs, when integrated with VG and VVG for signal graph mapping, can classify arrhythmias without the need for preprocessing or noise removal from ECG signals. While both VG and VVG methods show promise, VG is notably more efficient. The proposed approach was competitive compared to baseline methods, although classifying the S class remains challenging, especially under the inter-patient paradigm. Computational complexity, particularly with the VVG method, required data balancing and sophisticated implementation strategies. The source code is publicly available for further research and development at https://github.com/raffoliveira/VG_for_arrhythmia_classification_with_GCN.
Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)によって検出される不整脈は、堅牢な自動識別技術の必要性を強調し、重大な健康リスクを引き起こす。従来のディープラーニング手法は潜在的な可能性を示しているが、グラフベースの戦略の最近の進歩は不整脈検出性能の向上を目的としている。しかし、ECG信号をグラフとして効果的に表現することは依然として課題である。本研究では、不整脈分類のためのグラフ畳み込みネットワーク(GCN)と併用した、可視グラフ(VG)とベクトル可視グラフ(VVG)を用いたECG信号のグラフ表現について検討する。 MIT-BIHデータセットの実験を通じて,様々なGCNアーキテクチャと前処理パラメータについて検討した。その結果,GCNは信号グラフマッピングのためにVGやVVGと統合されているため,ECG信号から前処理やノイズ除去を必要とせずに不整脈を分類できることがわかった。 VG法とVVG法はどちらも有望であるが、VG法は特に効率的である。提案手法はベースライン法と比較して競争力があったが,Sクラスの分類は特に患者間パラダイムの下では困難である。計算複雑性、特にVVG法では、データバランシングと高度な実装戦略が必要であった。ソースコードはhttps://github.com/raffoliveira/VG_for_arrhythmia_classification_with_GCNで公開されている。

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