論文の概要: Compact Neural Network Algorithm for Electrocardiogram Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17852v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 19:55:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:55:50.346469
• Title: Compact Neural Network Algorithm for Electrocardiogram Classification
• Title（参考訳）: 心電図分類のための小型ニューラルネットワークアルゴリズム
• Authors: Mateo Frausto-Avila, Jose Pablo Manriquez-Amavizca, Alfred U'Ren, Mario A. Quiroz-Juarez,
• Abstract要約: 不整脈の自動分類のための小型心電図システムを提案する。 このシステムはMIT-BIH不整脈データベース上で97.36%の精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In this paper, we present a high-performance, compact electrocardiogram (ECG)-based system for automatic classification of arrhythmias, integrating machine learning approaches to achieve robust cardiac diagnostics. Our method combines a compact artificial neural network with feature enhancement techniques, including mathematical transformations, signal analysis and data extraction algorithms, to capture both morphological and time-frequency features from ECG signals. A novel aspect of this work is the addition of 17 newly engineered features, which complement the algorithm's capability to extract significant data and physiological patterns from the ECG signal. This combination enables the classifier to detect multiple arrhythmia types, such as atrial fibrillation, sinus tachycardia, ventricular flutter, and other common arrhythmic disorders. The system achieves an accuracy of 97.36% on the MIT-BIH arrhythmia database, using a lower complexity compared to state-of-the-art models. This compact tool shows potential for clinical deployment, as well as adaptation for portable devices in long-term cardiac health monitoring applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,不整脈の自動分類のための高性能コンパクト心電図システムについて述べる。 提案手法は, 数値変換, 信号解析, データ抽出アルゴリズムなどの機能強化技術と, コンパクトな人工ニューラルネットワークを組み合わせることで, 形態的特徴と時間的特徴の両方をECG信号から捉える。 この研究の新たな側面は、ECG信号から重要なデータや生理的パターンを抽出するアルゴリズムの能力を補完する17の新機能の追加である。 この組み合わせにより、分類器は心房細動、洞頻拍、心室粗動、その他の一般的な不整脈障害などの複数の不整脈を検出できる。 このシステムはMIT-BIHの不整脈データベース上で97.36%の精度を達成し、最先端のモデルに比べて複雑さが低い。 このコンパクトなツールは、臨床展開の可能性と、長期の心臓健康モニタリングアプリケーションにおけるポータブルデバイスへの適応を示す。

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