論文の概要: Comparing Deep Neural Network for Multi-Label ECG Diagnosis From Scanned ECG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14909v2
• Date: Thu, 06 Mar 2025 05:18:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 15:56:16.413371
• Title: Comparing Deep Neural Network for Multi-Label ECG Diagnosis From Scanned ECG
• Title（参考訳）: 走査心電図による多ラベル心電図診断のためのディープニューラルネットワークの比較
• Authors: Cuong V. Nguyen, Hieu X. Nguyen, Dung D. Pham Minh, Cuong D. Do,
• Abstract要約: 我々は、スキャンされたECGデータセット上で、AlexNet、VGG、ResNet、Vision Transformerを含む複数のディープニューラルネットワークアーキテクチャの性能を評価する。 比較分析では, モデル精度, 画像アーチファクトの堅牢性, 各種ECG条件における一般化可能性について検討した。 この結果は各アーキテクチャの長所と短所を強調し、画像ベースの心電図診断の実現可能性に関する洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2499537119440243
• License:
• Abstract: Automated ECG diagnosis has seen significant advancements with deep learning techniques, but real-world applications still face challenges when dealing with scanned paper ECGs. In this study, we explore multi-label classification of ECGs extracted from scanned images, moving beyond traditional binary classification (normal/abnormal). We evaluate the performance of multiple deep neural network architectures, including AlexNet, VGG, ResNet, and Vision Transformer, on scanned ECG datasets. Our comparative analysis examines model accuracy, robustness to image artifacts, and generalizability across different ECG conditions. Additionally, we investigate whether ECG signals extracted from scanned images retain sufficient diagnostic information for reliable automated classification. The findings highlight the strengths and limitations of each architecture, providing insights into the feasibility of image-based ECG diagnosis and its potential integration into clinical workflows.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング技術による自動心電図診断は大幅に進歩しているが、実際の応用はスキャンした紙心電図を扱う際にも課題に直面している。 本研究では,スキャン画像から抽出したECGのマルチラベル分類を,従来のバイナリ分類(正規/異常)を超えて検討する。 我々は、スキャンされたECGデータセット上で、AlexNet、VGG、ResNet、Vision Transformerを含む複数のディープニューラルネットワークアーキテクチャの性能を評価する。 比較分析では, モデル精度, 画像アーチファクトの堅牢性, 各種ECG条件における一般化可能性について検討した。 さらに,スキャン画像から抽出したECG信号が,信頼性の高い自動分類に十分な診断情報を保持できるかどうかを検討した。 この結果は、各アーキテクチャの長所と短所を強調し、画像ベースの心電図診断の実現可能性とその臨床ワークフローへの統合の可能性に関する洞察を提供する。

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