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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15367v2
• Date: Wed, 04 Dec 2024 00:42:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:05:24.016127
• 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: 本研究では,不整脈分類におけるVGとVVGの表現とGCNの併用について検討した。 以上の結果より,VGおよびVVGマッピングによりGCNは前処理やノイズ除去を必要とせず,生ECG信号から直接不整脈を分類できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11184789007828977
• License:
• Abstract: Arrhythmias, detectable through electrocardiograms (ECGs), pose significant health risks, underscoring the need for accurate and efficient automated detection techniques. While recent advancements in graph-based methods have demonstrated potential to enhance arrhythmia classification, the challenge lies in effectively representing ECG signals as graphs. This study investigates the use of Visibility Graph (VG) and Vector Visibility Graph (VVG) representations combined with Graph Convolutional Networks (GCNs) for arrhythmia classification under the ANSI/AAMI standard, ensuring reproducibility and fair comparison with other techniques. Through extensive experiments on the MIT-BIH dataset, we evaluate various GCN architectures and preprocessing parameters. Our findings demonstrate that VG and VVG mappings enable GCNs to classify arrhythmias directly from raw ECG signals, without the need for preprocessing or noise removal. Notably, VG offers superior computational efficiency, while VVG delivers enhanced classification performance by leveraging additional lead features. The proposed approach outperforms baseline methods in several metrics, although challenges persist in classifying the supraventricular ectopic beat (S) class, particularly under the inter-patient paradigm.
• Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)で検出できる不整脈は、正確で効率的な自動検出技術の必要性を強調し、かなりの健康リスクをもたらす。 グラフに基づく手法の最近の進歩は不整脈分類を強化する可能性を示しているが、この課題はECG信号をグラフとして効果的に表現することにある。 本研究では,ANSI/AAMI規格下での不整脈分類において,視覚グラフ(VG)とベクトル可視グラフ(VVG)をグラフ畳み込みネットワーク(GCN)と組み合わせることで,再現性を確保し,他の手法との比較を行う。 MIT-BIHデータセットに関する広範な実験を通じて、様々なGCNアーキテクチャと前処理パラメータを評価した。 以上の結果より,VGおよびVVGマッピングによりGCNは前処理やノイズ除去を必要とせず,生ECG信号から直接不整脈を分類できることがわかった。 特に、VGはより優れた計算効率を提供し、VVGは追加のリード機能を活用することで、高度な分類性能を提供する。 提案手法は,特に患者間パラダイムの下で,上室異所性ビート(S)クラスを分類する上で,いくつかの指標においてベースライン法よりも優れている。

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