Fugu-MT 論文翻訳(概要): MambaCapsule: Towards Transparent Cardiac Disease Diagnosis with Electrocardiography Using Mamba Capsule Network

論文の概要: MambaCapsule: Towards Transparent Cardiac Disease Diagnosis with Electrocardiography Using Mamba Capsule Network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20893v1
Date: Tue, 30 Jul 2024 15:12:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-31 16:50:19.887663
Title: MambaCapsule: Towards Transparent Cardiac Disease Diagnosis with Electrocardiography Using Mamba Capsule Network
Title（参考訳）: Mamba Capsule: Mamba Capsule Network を用いた心電図による透過性心疾患診断に向けて
Authors: Yinlong Xu, Xiaoqiang Liu, Zitai Kong, Yixuan Wu, Yue Wang, Yingzhou Lu, Honghao Gao, Jian Wu, Hongxia Xu,
Abstract要約: 本稿では,ECG不整脈分類のためのディープニューラルネットワークであるMambaCapsuleを紹介する。 MambaCapsuleはテストセットでそれぞれ99.54%と99.59%の精度を達成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.562266471455672
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Cardiac arrhythmia, a condition characterized by irregular heartbeats, often serves as an early indication of various heart ailments. With the advent of deep learning, numerous innovative models have been introduced for diagnosing arrhythmias using Electrocardiogram (ECG) signals. However, recent studies solely focus on the performance of models, neglecting the interpretation of their results. This leads to a considerable lack of transparency, posing a significant risk in the actual diagnostic process. To solve this problem, this paper introduces MambaCapsule, a deep neural networks for ECG arrhythmias classification, which increases the explainability of the model while enhancing the accuracy.Our model utilizes Mamba for feature extraction and Capsule networks for prediction, providing not only a confidence score but also signal features. Akin to the processing mechanism of human brain, the model learns signal features and their relationship between them by reconstructing ECG signals in the predicted selection. The model evaluation was conducted on MIT-BIH and PTB dataset, following the AAMI standard. MambaCapsule has achieved a total accuracy of 99.54% and 99.59% on the test sets respectively. These results demonstrate the promising performance of under the standard test protocol.
Abstract（参考訳）: 心臓不整脈は不整脈を特徴とする疾患であり、様々な心疾患の早期の徴候として用いられることが多い。深層学習の出現に伴い、心電図(ECG)信号を用いて不整脈を診断するための多くの革新的なモデルが導入された。しかし、近年の研究は、結果の解釈を無視して、モデルの性能にのみ焦点をあてている。これは透明性の欠如を招き、実際の診断プロセスに重大なリスクをもたらす。そこで本研究では,ECG不整脈分類のための深層ニューラルネットワークであるMamba Capsuleを導入し,精度を高めつつモデルの説明可能性を高めるとともに,特徴抽出にMambaを用い,予測にCapsuleネットワークを用い,信頼性スコアだけでなく信号特徴も提供する。ヒト脳の処理機構と同様に、予測された選択においてECG信号を再構成することにより、モデルが信号の特徴とその関係を学習する。 AAMI標準に従って,MIT-BIHおよびTBデータセットを用いてモデル評価を行った。 MambaCapsuleはテストセットでそれぞれ99.54%と99.59%の精度を達成した。これらの結果は,標準テストプロトコル下での有望な性能を示すものである。

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