論文の概要: AmpliNetECG12: A lightweight SoftMax-based relativistic amplitude amplification architecture for 12 lead ECG classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13903v1
• Date: Thu, 21 Nov 2024 07:28:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:19:53.046572
• Title: AmpliNetECG12: A lightweight SoftMax-based relativistic amplitude amplification architecture for 12 lead ECG classification
• Title（参考訳）: AmpliNetECG12:12リードECG分類のための軽量SoftMaxベースの相対論的振幅増幅アーキテクチャ
• Authors: Shreya Srivastava,
• Abstract要約: 本研究では,心臓の異常を迅速かつ正確に診断することを目的とした,新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。 我々は、ECG偏向の可視性を改善するために、aSoftMaxと呼ばれる新しいアクティベーション関数を考案した。 心臓疾患の診断では84%の異常な精度が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The urgent need to promptly detect cardiac disorders from 12-lead Electrocardiograms using limited computations is motivated by the heart's fast and complex electrical activity and restricted computational power of portable devices. Timely and precise diagnoses are crucial since delays might significantly impact patient health outcomes. This research presents a novel deep-learning architecture that aims to diagnose heart abnormalities quickly and accurately. We devised a new activation function called aSoftMax, designed to improve the visibility of ECG deflections. The proposed activation function is used with Convolutional Neural Network architecture to includes kernel weight sharing across the ECG's various leads. This innovative method thoroughly generalizes the global 12-lead ECG features and minimizes the model's complexity by decreasing the trainable parameters. aSoftMax, combined with enhanced CNN architecture yielded AmpliNetECG12, we obtain exceptional accuracy of 84% in diagnosing cardiac disorders. AmpliNetECG12 shows outstanding prediction ability when used with the CPSC2018 dataset for arrhythmia classification. The model attains an F1-score of 80.71% and a ROC-AUC score of 96.00%, with 280,000 trainable parameters which signifies the lightweight yet efficient nature of AmpliNetECG12. The stochastic characteristics of aSoftMax, a fundamental element of AmpliNetECG12, improve prediction accuracy and also increasse the model's interpretability. This feature enhances comprehension of important ECG segments in different forms of arrhythmias, establishing a new standard of explainable architecture for cardiac disorder classification.
• Abstract（参考訳）: 12誘導心電図から心臓障害を迅速に検出する緊急の必要性は、心臓の高速で複雑な電気活動と携帯機器の計算能力の制限によって動機付けられる。 遅れが患者の健康に重大な影響を及ぼす可能性があるため、タイムリーで正確な診断が重要である。 本研究では,心臓の異常を迅速かつ正確に診断することを目的とした,新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。 我々は、ECG偏向の可視性を改善するために、aSoftMaxと呼ばれる新しいアクティベーション関数を考案した。 提案したアクティベーション関数は、畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを用いて、ECGの様々なリード間でカーネルウェイト共有を含む。 この革新的な方法は、グローバルな12リードECG特徴を徹底的に一般化し、トレーニング可能なパラメータを減らし、モデルの複雑さを最小化する。 aSoftMaxとAmpliNetECG12を併用して心疾患の診断に84%の精度が得られた。 AmpliNetECG12は、不整脈分類のためのCPSC2018データセットを使用すると、優れた予測能力を示す。 モデルはF1スコア80.71%、ROC-AUCスコア96.00%に達し、AmpliNetECG12の軽量で効率的な性質を示す280,000のトレーニング可能なパラメータを持つ。 AmpliNetECG12の基本要素であるaSoftMaxの確率的特性は、予測精度を改善し、モデルの解釈可能性を向上させる。 この特徴は、不整脈の様々な形態における重要な心電図セグメントの理解を高め、心疾患分類のための新しい説明可能なアーキテクチャの標準を確立する。

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