Fugu-MT 論文翻訳(概要): Arrhythmia Classification Using Graph Neural Networks Based on Correlation Matrix

論文の概要: Arrhythmia Classification Using Graph Neural Networks Based on Correlation Matrix

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10758v3
Date: Wed, 13 Nov 2024 05:11:05 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-14 16:08:30.563084
Title: Arrhythmia Classification Using Graph Neural Networks Based on Correlation Matrix
Title（参考訳）: 相関行列に基づくグラフニューラルネットワークを用いた不整脈分類
Authors: Seungwoo Han,
Abstract要約: 抽出した特徴の相関行列を用いて隣接行列を生成し,不整脈の分類にグラフニューラルネットワークを適用した。その結果,不整脈分類の精度は50%以上であり,不整脈分類のアプローチである可能性が示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: With the advancements in graph neural network, there has been increasing interest in applying this network to ECG signal analysis. In this study, we generated an adjacency matrix using correlation matrix of extracted features and applied a graph neural network to classify arrhythmias. The proposed model was compared with existing approaches from the literature. The results demonstrated that precision and recall for all arrhythmia classes exceeded 50%, suggesting that this method can be considered an approach for arrhythmia classification.
Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワークの進歩に伴い、このネットワークをECG信号解析に適用することへの関心が高まっている。本研究では,抽出された特徴の相関行列を用いて隣接行列を生成し,不整脈の分類にグラフニューラルネットワークを適用した。提案手法は文献からの既存手法と比較した。その結果,不整脈分類の精度は50%以上であり,不整脈分類のアプローチである可能性が示唆された。

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