Fugu-MT 論文翻訳(概要): ECGMamba: Towards Efficient ECG Classification with BiSSM

論文の概要: ECGMamba: Towards Efficient ECG Classification with BiSSM

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10098v1
Date: Fri, 14 Jun 2024 14:55:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-17 13:16:10.354847
Title: ECGMamba: Towards Efficient ECG Classification with BiSSM
Title（参考訳）: ECGMamba: BiSSMによる効率的なECG分類を目指して
Authors: Yupeng Qiang, Xunde Dong, Xiuling Liu, Yang Yang, Yihai Fang, Jianhong Dou,
Abstract要約: 本稿では,双方向状態空間モデル(BiSSM)を用いて分類効率を向上させる新しいモデルECGMambaを提案する。 2つの公開ECGデータセットの実験結果は、ECGMambaが効果的に分類の有効性と効率のバランスをとることを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0120310355085467
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Electrocardiogram (ECG) signal analysis represents a pivotal technique in the diagnosis of cardiovascular diseases. Although transformer-based models have made significant progress in ECG classification, they exhibit inefficiencies in the inference phase. The issue is primarily attributable to the secondary computational complexity of Transformer's self-attention mechanism. particularly when processing lengthy sequences. To address this issue, we propose a novel model, ECGMamba, which employs a bidirectional state-space model (BiSSM) to enhance classification efficiency. ECGMamba is based on the innovative Mamba-based block, which incorporates a range of time series modeling techniques to enhance performance while maintaining the efficiency of inference. The experimental results on two publicly available ECG datasets demonstrate that ECGMamba effectively balances the effectiveness and efficiency of classification, achieving competitive performance. This study not only contributes to the body of knowledge in the field of ECG classification but also provides a new research path for efficient and accurate ECG signal analysis. This is of guiding significance for the development of diagnostic models for cardiovascular diseases.
Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)信号解析は、心血管疾患の診断において重要な技術である。トランスフォーマーベースのモデルはECG分類において大きな進歩を遂げているが、推論フェーズでは非効率である。この問題は、Transformerの自己保持機構の二次計算複雑性に起因する。特に長いシーケンスを処理する場合ですそこで本研究では,双方向状態空間モデル(BiSSM)を用いて分類効率を向上させる新しいモデルECGMambaを提案する。 ECGMambaは、推論の効率を保ちながら性能を向上させる一連の時系列モデリング技術を取り入れた、革新的なMambaベースのブロックに基づいている。 2つの公開ECGデータセットの実験結果は、ECGMambaが効果的に分類の有効性と効率のバランスを保ち、競争性能を達成していることを示している。本研究は,心電図分類の分野における知識の体系化に寄与するだけでなく,効率よく正確な心電図信号解析のための新たな研究経路を提供する。これは、心臓血管疾患の診断モデルの開発において重要である。

関連論文リスト

MECG-E: Mamba-based ECG Enhancer for Baseline Wander Removal [23.040957989796155]
我々は,マンバをベースとしたECGエンハンサー(MECG-E)という新しいECGデノベーションモデルを提案する。 MECG-Eは、様々なノイズ条件下で、複数のメトリクスにまたがる、よく知られた既存モデルを上回る。最先端の拡散に基づくECGデノイザよりも推論時間が少ない。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-27T15:22:44Z)
ECG Arrhythmia Detection Using Disease-specific Attention-based Deep Learning Model [0.0]
短絡心電図記録から不整脈を検出するための病気特異的注意ベースディープラーニングモデル(DANet)を提案する。新しいアイデアは、既存のディープニューラルネットワークにソフトコーディングまたはハードコーディングの波形拡張モジュールを導入することである。 DANetをソフトコーディングするためには、自己教師付き事前学習と2段階教師付きトレーニングを組み合わせた学習フレームワークも開発する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-25T13:27:10Z)
EKGNet: A 10.96{\mu}W Fully Analog Neural Network for Intra-Patient Arrhythmia Classification [79.7946379395238]
心電図不整脈分類におけるアナログ計算と深層学習を組み合わせた統合的アプローチを提案する。本稿では,低消費電力で高精度にアーカイブするハードウェア効率と完全アナログ不整脈分類アーキテクチャであるEKGNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-24T02:37:49Z)
DGSD: Dynamical Graph Self-Distillation for EEG-Based Auditory Spatial Attention Detection [49.196182908826565]
AAD(Auditory Attention Detection)は、マルチスピーカー環境で脳信号からターゲット話者を検出することを目的としている。現在のアプローチは主に、画像のようなユークリッドデータを処理するために設計された従来の畳み込みニューラルネットワークに依存している。本稿では、入力として音声刺激を必要としないAADのための動的グラフ自己蒸留(DGSD)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-07T13:43:46Z)
PulseNet: Deep Learning ECG-signal classification using random augmentation policy and continous wavelet transform for canines [46.09869227806991]
犬心電図(ECG)の評価には熟練した獣医が必要である。心電図の解釈と診断支援のための獣医師の現在の利用状況は限られている。犬の心電図配列を正常または異常と分類するためのディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アプローチを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-17T09:06:39Z)
SEVGGNet-LSTM: a fused deep learning model for ECG classification [38.747030782394646]
入力ECG信号はまずセグメント化され、正規化され、その後、特徴抽出と分類のためにVGGとLSTMネットワークに入力される。注目機構(SEブロック)をコアネットワークに組み込んで重要な特徴の重み付けを行う。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-31T07:36:48Z)
Lung Cancer Lesion Detection in Histopathology Images Using Graph-Based Sparse PCA Network [93.22587316229954]
ヘマトキシリンとエオシン(H&E)で染色した組織学的肺スライドにおける癌病変の自動検出のためのグラフベーススパース成分分析(GS-PCA)ネットワークを提案する。我々は,SVM K-rasG12D肺がんモデルから得られたH&Eスライダーの精度・リコール率,Fスコア,谷本係数,レシーバ演算子特性(ROC)の曲線下領域を用いて,提案アルゴリズムの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-27T19:28:36Z)
Heart-Darts: Classification of Heartbeats Using Differentiable Architecture Search [22.225051965963114]
不整脈は不規則な心拍を示す心血管疾患です。不整脈検出では心電図(ECG)信号が重要な診断手法である。畳み込みニューラルネットワーク(cnns)の適用により,評価プロセスが高速化され,性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-03T08:57:48Z)
EEG-Inception: An Accurate and Robust End-to-End Neural Network for EEG-based Motor Imagery Classification [123.93460670568554]
本稿では,脳波に基づく運動画像(MI)分類のための新しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案する。提案したCNNモデル、すなわちEEG-Inceptionは、Inception-Timeネットワークのバックボーン上に構築されている。提案するネットワークは、生のEEG信号を入力とし、複雑なEEG信号前処理を必要としないため、エンドツーエンドの分類である。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-24T19:03:10Z)
ECG-DelNet: Delineation of Ambulatory Electrocardiograms with Mixed Quality Labeling Using Neural Networks [69.25956542388653]
ディープラーニング(DL)アルゴリズムは、学術的、産業的にも重くなっている。セグメンテーションフレームワークにECGの検出とデライン化を組み込むことにより、低解釈タスクにDLをうまく適用できることを実証する。このモデルは、PhyloNetのQTデータベースを使用して、105個の増幅ECG記録から訓練された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-11T16:29:12Z)
Multi-Lead ECG Classification via an Information-Based Attention Convolutional Neural Network [1.1720399305661802]
1次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、広範に分類されるタスクに有効であることが証明されている。残差接続を実装し,入力特徴マップ内の異なるチャネルに含まれる情報から重みを学習できる構造を設計する。分類タスクにおいて、特定のモデルセグメントのパフォーマンスを監視するために平均平方偏差という指標を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-25T02:28:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。