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J-GLOBAL ID：201702274999499521   整理番号：17A1622305

心拍を分類するための深い畳込み神経回路網モデル【Powered by NICT】

A deep convolutional neural network model to classify heartbeats

著者 (10件)： Acharya U. Rajendra (Department of Electronics and Computer Engineering, Ngee Ann Polytechnic, Singapore) ,  Acharya U. Rajendra (Department of Biomedical Engineering, School of Science and Technology, Singapore University of Social Sciences, Singapore) ,  Acharya U. Rajendra (Department of Biomedical Engineering, Faculty of Engineering, University of Malaya, Malaysia) ,  Oh Shu Lih (Department of Electronics and Computer Engineering, Ngee Ann Polytechnic, Singapore) ,  Hagiwara Yuki (Department of Electronics and Computer Engineering, Ngee Ann Polytechnic, Singapore) ,  Tan Jen Hong (Department of Electronics and Computer Engineering, Ngee Ann Polytechnic, Singapore) ,  Adam Muhammad (Department of Electronics and Computer Engineering, Ngee Ann Polytechnic, Singapore) ,  Gertych Arkadiusz (Department of Surgery, Department of Pathology and Laboratory Medicine, Cedars-Sinai Medical Center, Los Angeles, CA, USA) ,  Tan Ru San (National Heart Centre Singapore, Singapore) ,  Tan Ru San (Duke-National University of Singapore Medical School, Singapore)
資料名： Computers in Biology and Medicine  (Computers in Biology and Medicine)
巻： 89  ページ： 389-396  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0858A  ISSN： 0010-4825  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 心電図(ECG)は,心臓の活性をモニターするために使用される標準検査である。多くの心臓異常は異常な心臓リズムを参照する総称である不整脈を含む心電図で明らかにされるであろう。不整脈診断の基本は,正常と異常個々の心拍の識別と経路,様々な診断への正しい分類,ECG形態に基づいている。心拍は五カテゴリーに分割すなわち非異所性,上室性異所性,心室異所性,融合,および未知のビートすることができた。これらの信号は雑音によって劣化したが,心電図に及ぼすこれらの心拍を識別するために挑戦的で時間がかかる。ECG信号中の心拍の五つの異なるカテゴリーを自動的に同定するための9層深層畳込みニューラルネットワーク(CNN)を開発した。著者らの実験は,公的に利用可能なデータベースから誘導したECG信号の元と雑音減衰セットで実施した。セットが人為的に心拍の5クラスのインスタンスの数をも増加させ,高周波雑音を除去するためにろ過した。CNNは,拡張データを用いて訓練し,元のおよび雑音のない心電図における心拍の診断分類における94.03%と93.47%の精度を達成した。CNNは高度に不均衡なデータ(元のデータセット)を用いて訓練された場合,CNNの精度はノイズ画像およびノイズ無しE CGにおける89.07%と89.3%に減少した。適切に訓練した場合,提案したCNNモデルは不整脈心拍の種々の種類と頻度を迅速に同定に対するECGのスクリーニングのためのツールとして役立つことができる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *心拍 ,  心室 ,  雑音 ,  学習 ,  ニューラルネットワーク ,  心臓 ,  不整脈 ,  心電図 ,  画像 ,  *畳込み ,  データベース ,  不均衡 ,  リズム ,  *神経回路網モデル
準シソーラス用語： 高周波雑音 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 心拍 ,  Arrhythmia ,  循環器疾患 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  深い学習 ,  心電図信号 ,  PhysioBank MIT-BIH不整脈データベース

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  循環系の診断  (GJ02000V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 心拍 ,  分類 ,  畳込み ,  神経回路網モデル