論文の概要: High quality ECG dataset based on MIT-BIH recordings for improved heartbeats classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07252v1
• Date: Sun, 27 Oct 2024 20:41:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-17 09:02:07.503268
• Title: High quality ECG dataset based on MIT-BIH recordings for improved heartbeats classification
• Title（参考訳）: MIT-BIH記録に基づく高精細心電図データセットによる心拍分類の改善
• Authors: Ahmed. S Benmessaoud, Farida Medjani, Yahia Bousseloub, Khalid Bouaita, Dhia Benrahem, Tahar Kezai,
• Abstract要約: そこで本稿では,MIT-BIH レコード全48点から高品質な心拍データセットを作成する手法を提案する。 提案手法は,アウトレーヤを除去し,平均値を10秒ウィンドウ上で計算することにより,最適な心拍数を算出する。 新たに構築されたデータセットの品質を評価し,既存のデータセットと比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Electrocardiogram (ECG) is a reliable tool for medical professionals to detect and diagnose abnormal heart waves that may cause cardiovascular diseases. This paper proposes a methodology to create a new high-quality heartbeat dataset from all 48 of the MIT-BIH recordings. The proposed approach computes an optimal heartbeat size, by eliminating outliers and calculating the mean value over 10-second windows. This results in independent QRS-centered heartbeats avoiding the mixing of successive heartbeats problem. The quality of the newly constructed dataset has been evaluated and compared with existing datasets. To this end, we built and trained a PyTorch 1-D Resnet architecture model that achieved 99.24\% accuracy with a 5.7\% improvement compared to other methods. Additionally, downsampling the dataset has improved the model's execution time by 33\% and reduced 3x memory usage.
• Abstract（参考訳）: 心電図(Electrocardiogram、ECG)は、心血管疾患を引き起こす可能性のある異常な心臓波を検出し診断するための、医療専門家にとって信頼できるツールである。 そこで本稿では,MIT-BIH レコード全48点から高品質な心拍データセットを作成する手法を提案する。 提案手法は,10秒間の平均値を計算し,アウトレーヤを除去し,心拍数を最適に算出する。 その結果、QRS中心の独立した心拍は、連続した心拍問題の混合を避けることができる。 新たに構築されたデータセットの品質を評価し,既存のデータセットと比較した。 この目的のために、我々はPyTorch 1-D Resnetアーキテクチャモデルを構築し、他の手法と比較して5.7%の精度で99.24\%の精度を実現した。 さらに、データセットのサンプリングにより、モデルの実行時間を33\%改善し、3倍のメモリ使用量を削減した。

関連論文リスト

• Model-driven Heart Rate Estimation and Heart Murmur Detection based on Phonocardiogram [4.5546756241897235]
  本研究は, 心電図(PCG)データセットを用いて心拍数を推定する。 マルチタスク学習フレームワークにベストパフォーマンスモデルを拡張し、心拍数推定と大腿骨骨折検出を同時に行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-25T22:56:21Z)
• SQUWA: Signal Quality Aware DNN Architecture for Enhanced Accuracy in Atrial Fibrillation Detection from Noisy PPG Signals [37.788535094404644]
  心房細動(AF)は脳卒中、心臓病、死亡のリスクを著しく増大させる。 光胸腺造影(PPG)信号は、運動人工物や、しばしば起立条件で遭遇する他の要因による腐敗に影響を受けやすい。 本研究では,一部劣化したPSGから正確な予測の維持方法を学習するための新しい深層学習モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-15T01:07:08Z)
• Improving Diffusion Models for ECG Imputation with an Augmented Template Prior [43.6099225257178]
  ノイズと品質の悪い録音は、モバイルヘルスシステムを使って収集された信号にとって大きな問題である。 近年の研究では、確率的時系列モデルによるECGの欠落値の計算が検討されている。 本稿では,様々な健康状態の事前情報として,テンプレート誘導型拡散確率モデル(DDPM)PulseDiffを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T11:34:15Z)
• 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)
• Digital twinning of cardiac electrophysiology models from the surface ECG: a geodesic backpropagation approach [39.36827689390718]
  逆等角問題の解法としてGeodesic-BPを提案する。 その結果,Geodesic-BPは人工心臓の活性化を高精度に再現できることが示唆された。 パーソナライズド医療への将来のシフトを考えると、Geodesic-BPは将来の心臓モデルの機能化に役立つ可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-16T14:57:12Z)
• DeScoD-ECG: Deep Score-Based Diffusion Model for ECG Baseline Wander and Noise Removal [4.998493052085877]
  心電図(ECG)信号は、ベースラインダウトなど、一般的にノイズ干渉に悩まされる。 本稿では,新しいECGベースラインホアリングとノイズ除去技術を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-31T23:39:33Z)
• ECG Heartbeat classification using deep transfer learning with Convolutional Neural Network and STFT technique [3.0065593137364353]
  そこで本研究では,小規模学習データセットの分類を目的としたディープトランスファー学習フレームワークを提案する。 提案手法は、AAMI EC57規格に従って、汎用画像分類器ResNet-18をMIT-BIH不整脈データセットで微調整する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-28T04:57:02Z)
• Generalizing electrocardiogram delineation: training convolutional neural networks with synthetic data augmentation [63.51064808536065]
  ECGのデライン化のための既存のデータベースは小さく、サイズやそれらが表す病態の配列に不足している。 まず、原データベースから抽出した基本セグメントのプールを与えられたECGトレースを確率的に合成し、その整合性のある合成トレースに配置するための一連のルールを考案した。 第二に、2つの新しいセグメンテーションに基づく損失関数が開発され、これは、正確な数の独立構造の予測を強制し、サンプル数の削減に焦点をあてて、より密接なセグメンテーション境界を創出することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-25T10:11:41Z)
• Estimation of atrial fibrillation from lead-I ECGs: Comparison with cardiologists and machine learning model (CurAlive), a clinical validation study [0.0]
  本研究では,人工知能を用いた心房細動検出法を提案する。 本研究の目的は, 心臓科医と人工知能の診断精度をリードI心電図と比較することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-15T12:50:16Z)
• Robust R-Peak Detection in Low-Quality Holter ECGs using 1D Convolutional Neural Network [20.198563425074372]
  本論文ではホルターECG信号におけるRピーク検出のための汎用かつ堅牢なシステムを提案する。 1D Convolutional Neural Network(CNN)の新しい実装は、誤報の数を減らすために検証モデルと統合されています。 実験の結果,CPSC-DBでは99.30%のF1スコア,99.69%のリコール,98.91%の精度が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-29T21:10:54Z)
• 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)

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。