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J-GLOBAL ID：201802224521723983   整理番号：18A0726561

畳込みニューラルネットワークを用いた心房細動検出【JST・京大機械翻訳】

Atrial fibrillation detection using convolutional neural networks

著者 (4件)： Chandra B S (Indian Institute of Technology Hyderabad, Telangana, India) ,  Sastry C S (Indian Institute of Technology Hyderabad, Telangana, India) ,  Jana S (Indian Institute of Technology Hyderabad, Telangana, India) ,  Patidar S (National Institute of Technology Goa, Goa, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CinC  ページ： 1-4  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Cardiology Challenge 2017におけるPhysioNet/コンピューティングの一部として,本研究は,正常,心房細動(AF),その他および雑音クラスへの単一チャンネル短心電図(ECG)信号の分類に焦点を合わせた。この目的のために,著者らは,各クラスに関連する適切な特徴を学習する浅い畳込みニューラルネットワークアーキテクチャを提案し,一方,追加的に使用されるアドホック特徴を抽出する必要性を除去した。特に,著者らは最初にロバストなR-ピーク検出器を開発し,R-ピークを整列させた固定数の検出されたビートの積層シーケンスを開発した。ECG記録のセグメントに対応する拍動のこれらのスタックは,4つの前述のクラスの1つに分類される。ロバスト性を改善するために,複数の分類器を訓練し,これらのセグメントを分類した。次に,個々のセグメントの分類結果から投票方式を用いて全体的な記録分類を生成した。公式相の間の著者らの最良の提出結果は,それぞれ正常,AFおよび他のクラスに対して,それぞれ86%,73%および56%のF1スコアを有する71%のスコアを有した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *心房細動 ,  チャネル ,  心電図 ,  心拍 ,  雑音 ,  ロバスト性 ,  *畳込み ,  検出器 ,  投票
準シソーラス用語： スコア ,  ニューラルネットワークアーキテクチャ ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  心房細動