論文の概要: Investigating the Generalizability of ECG Noise Detection Across Diverse Data Sources and Noise Types

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14522v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 12:54:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 17:44:19.368531
• Title: Investigating the Generalizability of ECG Noise Detection Across Diverse Data Sources and Noise Types
• Title（参考訳）: 各種データソースとノイズ種別における心電図ノイズ検出の一般化可能性の検討
• Authors: Sharmad Kalpande, Nilesh Kumar Sahu, Haroon Lone,
• Abstract要約: クロスデータセット実験による新しいHRVを用いたECGにおけるノイズ検出の一般化可能性について検討する。 その結果,機械学習の平均精度は90%以上であり,AUPRCは0.9以上であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Electrocardiograms (ECGs) are essential for monitoring cardiac health, allowing clinicians to analyze heart rate variability (HRV), detect abnormal rhythms, and diagnose cardiovascular diseases. However, ECG signals, especially those from wearable devices, are often affected by noise artifacts caused by motion, muscle activity, or device-related interference. These artifacts distort R-peaks and the characteristic QRS complex, making HRV analysis unreliable and increasing the risk of misdiagnosis. Despite this, the few existing studies on ECG noise detection have primarily focused on a single dataset, limiting the understanding of how well noise detection models generalize across different datasets. In this paper, we investigate the generalizability of noise detection in ECG using a novel HRV-based approach through cross-dataset experiments on four datasets. Our results show that machine learning achieves an average accuracy of over 90\% and an AUPRC of more than 0.9. These findings suggest that regardless of the ECG data source or the type of noise, the proposed method maintains high accuracy even on unseen datasets, demonstrating the feasibility of generalizability.
• Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)は心臓の健康をモニタリングするために必須であり、臨床医は心拍変動を分析し、異常なリズムを検出し、心血管疾患を診断することができる。 しかし、ECG信号、特にウェアラブルデバイスからの信号は、運動、筋活動、デバイス関連の干渉によって引き起こされるノイズアーチファクトに影響されることが多い。 これらのアーティファクトは、Rピークと特徴的なQRS複合体を歪め、HRV解析を信頼できないものにし、誤診のリスクを増大させる。 それにもかかわらず、ECGノイズ検出に関するいくつかの既存の研究は、主に単一のデータセットに焦点を当てており、異なるデータセット間でのノイズ検出モデルがいかに一般化するかの理解を制限している。 本稿では,4つのデータセットのクロスデータセット実験を通じて,新しいHRVを用いたECGにおけるノイズ検出の一般化可能性について検討する。 その結果,機械学習の平均精度は90%以上であり,AUPRCは0.9以上であることがわかった。 これらの結果から,ECGデータソースやノイズの種類に関わらず,提案手法は未知のデータセットでも高い精度を維持し,一般化可能性の実現可能性を示すことが示唆された。

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