論文の概要: BUET Multi-disease Heart Sound Dataset: A Comprehensive Auscultation Dataset for Developing Computer-Aided Diagnostic Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00724v1
- Date: Sun, 1 Sep 2024 13:55:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 11:36:58.117194
- Title: BUET Multi-disease Heart Sound Dataset: A Comprehensive Auscultation Dataset for Developing Computer-Aided Diagnostic Systems
- Title(参考訳): BUET多相心音データセット:コンピュータ支援診断システムの開発のための総合的聴力データセット
- Authors: Shams Nafisa Ali, Afia Zahin, Samiul Based Shuvo, Nusrat Binta Nizam, Shoyad Ibn Sabur Khan Nuhash, Sayeed Sajjad Razin, S. M. Sakeef Sani, Farihin Rahman, Nawshad Binta Nizam, Farhat Binte Azam, Rakib Hossen, Sumaiya Ohab, Nawsabah Noor, Taufiq Hasan,
- Abstract要約: BUET Multi-disease Heart Soundデータセットは、心臓の音の録音を包括的かつ慎重に収集したデータセットである。
このデータセットは、診断に難渋する症例に焦点をあてて、弁膜性心疾患の幅広い範囲を表現している。
その革新的なマルチラベルアノテーションシステムは、さまざまな病気や独自の疾患状態をキャプチャする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.7448183054840163
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Cardiac auscultation, an integral tool in diagnosing cardiovascular diseases (CVDs), often relies on the subjective interpretation of clinicians, presenting a limitation in consistency and accuracy. Addressing this, we introduce the BUET Multi-disease Heart Sound (BMD-HS) dataset - a comprehensive and meticulously curated collection of heart sound recordings. This dataset, encompassing 864 recordings across five distinct classes of common heart sounds, represents a broad spectrum of valvular heart diseases, with a focus on diagnostically challenging cases. The standout feature of the BMD-HS dataset is its innovative multi-label annotation system, which captures a diverse range of diseases and unique disease states. This system significantly enhances the dataset's utility for developing advanced machine learning models in automated heart sound classification and diagnosis. By bridging the gap between traditional auscultation practices and contemporary data-driven diagnostic methods, the BMD-HS dataset is poised to revolutionize CVD diagnosis and management, providing an invaluable resource for the advancement of cardiac health research. The dataset is publicly available at this link: https://github.com/mHealthBuet/BMD-HS-Dataset.
- Abstract(参考訳): 心血管疾患(CVD)を診断するための統合的なツールである心肺蘇生は、しばしば臨床医の主観的解釈に依存し、一貫性と精度の限界を提示する。
そこで本研究では,BMD-HS(Multi-disease Heart Sound)データセットについて紹介する。
このデータセットは、5つの異なる心臓音のクラスにまたがる864の録音を包含している。
BMD-HSデータセットの特長は、その革新的なマルチラベルアノテーションシステムである。
このシステムは、自動心臓音分類と診断において、高度な機械学習モデルを開発するためのデータセットの有用性を著しく向上させる。
従来の聴診と現代のデータ駆動診断のギャップを埋めることにより、BMD-HSデータセットはCVDの診断と管理を革命させ、心臓健康研究の進歩のための貴重な資源を提供する。
データセットはこのリンクで公開されている。 https://github.com/mHealthBuet/BMD-HS-Dataset。
関連論文リスト
- Enhancing Cardiovascular Disease Prediction through Multi-Modal Self-Supervised Learning [0.17708284654788597]
本稿では,限られたアノテートデータセットを用いて心血管疾患の予測を改善するための包括的な枠組みを提案する。
マスク付きオートエンコーダを用いて心電図ECGエンコーダを事前訓練し、生の心電図データから関連する特徴を抽出する。
心筋梗塞などの特定の予測課題について,事前に訓練したエンコーダを微調整した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-08T16:32:30Z) - CardiacNet: Learning to Reconstruct Abnormalities for Cardiac Disease Assessment from Echocardiogram Videos [10.06966396329022]
局所心構造と運動異常のより優れた表現を学習するために,CardiacNet という新しい再構築手法を提案する。
CardiacNet には Consistency deformation Codebook (CDC) と Consistency Deformed-Discriminator (CDD) が付属している。
実験では、3つの心臓疾患評価タスクで最先端の結果が得られます。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-28T06:11:03Z) - FedCVD: The First Real-World Federated Learning Benchmark on Cardiovascular Disease Data [52.55123685248105]
心臓血管疾患(CVD)は、現在世界でも主要な死因であり、早期診断と治療の要点を浮き彫りにしている。
機械学習(ML)手法はCVDの早期診断に役立つが、その性能は高品質なデータへのアクセスに依存している。
本稿では、FedCVDという心臓血管疾患検出のための、世界初の実世界のFLベンチマークを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-28T02:24:01Z) - FEDMEKI: A Benchmark for Scaling Medical Foundation Models via Federated Knowledge Injection [83.54960238236548]
FEDMEKIはデータのプライバシーを守るだけでなく、医療基盤モデルの能力を高める。
FEDMEKIは、医療ファンデーションモデルに対して、直接データを公開することなく、幅広い医療知識から学ぶことを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-17T15:18:56Z) - Large-scale Long-tailed Disease Diagnosis on Radiology Images [51.453990034460304]
RadDiagは、様々なモダリティと解剖学にわたる2Dおよび3D入力をサポートする基礎モデルである。
私たちのデータセットであるRP3D-DiagDSは、5,568の障害をカバーする195,010のスキャンで40,936の症例を含む。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-26T18:20:48Z) - Improving Multiple Sclerosis Lesion Segmentation Across Clinical Sites:
A Federated Learning Approach with Noise-Resilient Training [75.40980802817349]
深層学習モデルは、自動的にMS病変を分節する約束を示しているが、正確な注釈付きデータの不足は、この分野の進歩を妨げている。
我々は,MS病変の不均衡分布とファジィ境界を考慮したDecoupled Hard Label Correction(DHLC)戦略を導入する。
また,集約型中央モデルを利用したCELC(Centrally Enhanced Label Correction)戦略も導入した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-31T00:36:10Z) - Unlocking the Diagnostic Potential of ECG through Knowledge Transfer
from Cardiac MRI [6.257859765229826]
本稿では,CMR画像からECG埋め込みへドメイン固有情報を転送する,自己監督型コントラスト手法を提案する。
本手法は,マルチモーダルコントラスト学習とマスク付きデータモデリングを組み合わせることで,心電図データのみから全体的心臓検診を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-09T10:05:11Z) - BMAD: Benchmarks for Medical Anomaly Detection [51.22159321912891]
異常検出(AD)は、機械学習とコンピュータビジョンの基本的な研究課題である。
医用画像では、ADはまれな疾患や病態を示す可能性のある異常の検出と診断に特に重要である。
医用画像の異常検出方法を評価するための総合評価ベンチマークを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-20T20:23:46Z) - Semi-Supervised Learning for Multi-Label Cardiovascular Diseases
Prediction:A Multi-Dataset Study [17.84069222975825]
現在の心電図に基づく診断システムは,ディープラーニング技術の急速な発展により,有望な性能を示す。
ラベル不足、複数のCVDの共起、目に見えないデータセットのパフォーマンスの低下は、ディープラーニングベースのモデルの普及を妨げる。
本稿では,複数のCVDを同時に認識するマルチラベル半教師付きモデル(ECGMatch)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-18T07:46:19Z) - Hierarchical Deep Learning with Generative Adversarial Network for
Automatic Cardiac Diagnosis from ECG Signals [2.5008947886814186]
本稿では,ECG信号の自動診断のためのGAN(Generative Adversarial Network)を用いた2階層型階層型ディープラーニングフレームワークを提案する。
第1レベルのモデルはメモリ拡張DeepオートエンコーダとGANで構成されており、異常信号と通常のECGを区別して異常検出を行う。
第2レベルの学習は、異なる不整脈識別のための堅牢な多クラス分類を目指している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-19T12:29:05Z) - Identification of Ischemic Heart Disease by using machine learning
technique based on parameters measuring Heart Rate Variability [50.591267188664666]
本研究は,243名の非侵襲的特徴(年齢,性別,左室容積率,HRV15)を用いて,一連のANNの訓練と評価を行った。
最高の結果は、7つの入力パラメータと7つの隠れノードを使用して、トレーニングと検証データセットに対して98.9%と82%の精度で得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-29T19:14:41Z)
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。