論文の概要: EXGnet: a single-lead explainable-AI guided multiresolution network with train-only quantitative features for trustworthy ECG arrhythmia classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12404v1
• Date: Sat, 14 Jun 2025 08:48:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:46.095295
• Title: EXGnet: a single-lead explainable-AI guided multiresolution network with train-only quantitative features for trustworthy ECG arrhythmia classification
• Title（参考訳）: EXGnet: 信頼できる心電図不整脈分類のための列車のみの定量的特徴を持つ単誘導型AIガイド型マルチレゾリューションネットワーク
• Authors: Tushar Talukder Showrav, Soyabul Islam Lincoln, Md. Kamrul Hasan,
• Abstract要約: 信頼性の高いECG不整脈分類ネットワークであるEXGnetを提案する。 マルチレゾリューション特徴抽出と説明可能な人工知能(XAI)ガイダンスを統合し、定量的特徴のみを訓練する。 提案手法は平均5倍精度98.762%、96.932%、F1スコア97.910%、ChapmanとNingboのデータセット95.527%を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5162243843944596
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Background: Deep learning has significantly advanced ECG arrhythmia classification, enabling high accuracy in detecting various cardiac conditions. The use of single-lead ECG systems is crucial for portable devices, as they offer convenience and accessibility for continuous monitoring in diverse settings. However, the interpretability and reliability of deep learning models in clinical applications poses challenges due to their black-box nature. Methods: To address these challenges, we propose EXGnet, a single-lead, trustworthy ECG arrhythmia classification network that integrates multiresolution feature extraction with Explainable Artificial Intelligence (XAI) guidance and train only quantitative features. Results: Trained on two public datasets, including Chapman and Ningbo, EXGnet demonstrates superior performance through key metrics such as Accuracy, F1-score, Sensitivity, and Specificity. The proposed method achieved average five fold accuracy of 98.762%, and 96.932% and average F1-score of 97.910%, and 95.527% on the Chapman and Ningbo datasets, respectively. Conclusions: By employing XAI techniques, specifically Grad-CAM, the model provides visual insights into the relevant ECG segments it analyzes, thereby enhancing clinician trust in its predictions. While quantitative features further improve classification performance, they are not required during testing, making the model suitable for real-world applications. Overall, EXGnet not only achieves better classification accuracy but also addresses the critical need for interpretability in deep learning, facilitating broader adoption in portable ECG monitoring.
• Abstract（参考訳）: 背景: 深層学習は心電図不整脈分類を著しく進歩させ, 種々の心疾患の検出に高い精度で行うことができた。 シングルリードECGシステムの使用は、さまざまな設定で継続的に監視するための利便性とアクセシビリティを提供するため、ポータブルデバイスにとって不可欠である。 しかし,臨床応用における深層学習モデルの解釈可能性や信頼性は,ブラックボックスの性質から問題となる。 方法:これらの課題に対処するために,マルチレゾリューション特徴抽出と説明可能な人工知能(XAI)ガイダンスを統合し,定量的特徴のみを訓練する,単一リードで信頼性の高いECG不整脈分類ネットワークであるEXGnetを提案する。 結果: ChapmanとNingboを含む2つの公開データセットでトレーニングされたEXGnetは、精度、F1スコア、感度、特異性といった重要な指標を通じて、優れたパフォーマンスを示す。 提案手法は平均5倍精度98.762%、96.932%、F1スコア97.910%、95.527%をチャップマンデータセットとニンボデータセットで達成した。 結論:XAI技術、特にGrad-CAMを用いることで、モデルは分析した関連するECGセグメントを視覚的に把握し、その予測に対する臨床医の信頼を高める。 量的特徴は分類性能をさらに向上させるが、テスト中に必要とされないため、実世界のアプリケーションに適したモデルとなっている。 全体として、EXGnetはより良い分類精度を達成するだけでなく、ディープラーニングにおける解釈可能性に対する重要なニーズにも対処し、ポータブルなECGモニタリングの普及を促進する。

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