論文の概要: Neuro-Informed Adaptive Learning (NIAL) Algorithm: A Hybrid Deep Learning Approach for ECG Signal Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20789v1
• Date: Wed, 12 Mar 2025 14:37:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-30 07:31:47.894282
• Title: Neuro-Informed Adaptive Learning (NIAL) Algorithm: A Hybrid Deep Learning Approach for ECG Signal Classification
• Title（参考訳）: ニューロインフォームド・アダプティブ・ラーニング(Nial)アルゴリズム:心電図信号分類のためのハイブリッドディープラーニングアプローチ
• Authors: Sowad Rahman,
• Abstract要約: 本研究では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と変圧器に基づく注意機構を統合し、ECG信号の分類を強化するハイブリッドアプローチであるNeuro-Informed Adaptive Learning (NIAL)アルゴリズムを紹介する。 このアルゴリズムは、リアルタイム検証性能に基づいて学習率を動的に調整し、効率的な収束を保証する。 MIT-BIH Arrhythmia と PTB 診断ECG データセットを用いて,従来の手法よりも高い分類精度を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The detection of cardiac abnormalities using electrocardiogram (ECG) signals is crucial for early diagnosis and intervention in cardiovascular diseases. Traditional deep learning models often lack adaptability to varying signal patterns. This study introduces the Neuro-Informed Adaptive Learning (NIAL) algorithm, a hybrid approach integrating convolutional neural networks (CNNs) and transformer-based attention mechanisms to enhance ECG signal classification. The algorithm dynamically adjusts learning rates based on real-time validation performance, ensuring efficient convergence. Using the MIT-BIH Arrhythmia and PTB Diagnostic ECG datasets, our model achieves high classification accuracy, outperforming conventional approaches. These findings highlight the potential of NIAL in real-time cardiovascular monitoring applications.
• Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)信号による心臓異常の検出は,心血管疾患の早期診断と治療に不可欠である。 伝統的なディープラーニングモデルは、しばしば様々な信号パターンへの適応性を欠いている。 本研究では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と変圧器に基づく注意機構を統合し、ECG信号の分類を強化するハイブリッドアプローチであるNeuro-Informed Adaptive Learning (NIAL)アルゴリズムを紹介する。 このアルゴリズムは、リアルタイム検証性能に基づいて学習率を動的に調整し、効率的な収束を保証する。 MIT-BIH Arrhythmia と PTB 診断ECG データセットを用いて,従来の手法よりも高い分類精度を実現している。 これらの結果は、リアルタイム心血管モニタリングアプリケーションにおけるNIALの可能性を強調している。

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