論文の概要: Dense Neural Network Based Arrhythmia Classification on Low-cost and Low-compute Micro-controller

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03531v1
• Date: Fri, 04 Apr 2025 15:30:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-14 16:16:33.021775
• Title: Dense Neural Network Based Arrhythmia Classification on Low-cost and Low-compute Micro-controller
• Title（参考訳）: 低コスト・低コストマイクロコントローラを用いた高密度ニューラルネットワークによる不整脈分類
• Authors: Md Abu Obaida Zishan, H M Shihab, Sabik Sadman Islam, Maliha Alam Riya, Gazi Mashrur Rahman, Jannatun Noor,
• Abstract要約: Arduino Nano上で不整脈を検出するために高密度ニューラルネットワークが開発された。 モデルのサイズは1.267KBで、4種類の不整脈を分類するためのF1スコア(マクロ平均)は78.3%、精度は96.38%、浮動小数点演算の0.001314 MOpsを必要とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0015171648915433
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The electrocardiogram (ECG) monitoring device is an expensive albeit essential device for the treatment and diagnosis of cardiovascular diseases (CVD). The cost of this device typically ranges from $2000 to $10000. Several studies have implemented ECG monitoring systems in micro-controller units (MCU) to reduce industrial development costs by up to 20 times. However, to match industry-grade systems and display heartbeats effectively, it is essential to develop an efficient algorithm for detecting arrhythmia (irregular heartbeat). Hence in this study, a dense neural network is developed to detect arrhythmia on the Arduino Nano. The Nano consists of the ATMega328 microcontroller with a 16MHz clock, 2KB of SRAM, and 32KB of program memory. Additionally, the AD8232 SparkFun Single-Lead Heart Rate Monitor is used as the ECG sensor. The implemented neural network model consists of two layers (excluding the input) with 10 and four neurons respectively with sigmoid activation function. However, four approaches are explored to choose the appropriate activation functions. The model has a size of 1.267 KB, achieves an F1 score (macro-average) of 78.3\% for classifying four types of arrhythmia, an accuracy rate of 96.38%, and requires 0.001314 MOps of floating-point operations (FLOPs).
• Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)モニタリング装置は、心血管疾患(CVD)の治療及び診断に要する高価な手段である。 この装置の価格は一般的に2000ドルから10000ドルである。 マイクロコントローラユニット(MCU)にECGモニタリングシステムを導入し、工業開発コストを最大20倍に削減した。 しかし、業界レベルのシステムに適合し、心拍を効果的に表示するためには、不整脈(不整脈)を検出するための効率的なアルゴリズムを開発することが不可欠である。 そこで本研究では,Arduino Nano上での不整脈を検出するために,高密度ニューラルネットワークを開発した。 Nanoは、16MHzのクロックと2KBのSRAM、32KBのプログラムメモリを備えたATMega328マイクロコントローラで構成されている。 さらに、AD8232 SparkFunシングルリード心拍モニターがECGセンサーとして使用されている。 実装されたニューラルネットワークモデルは、それぞれ10と4のニューロンとシグモイド活性化機能を持つ2つの層(入力を除く)から構成される。 しかし、適切なアクティベーション関数を選択するために4つのアプローチが検討されている。 モデルのサイズは1.267KBで、4種類の不整脈を分類するためのF1スコア(マクロ平均)78.3\%、精度96.38%、浮動小数点演算の0.001314 MOpsを必要とする。

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