文献

J-GLOBAL ID：202002285165842290   整理番号：20A2264852

心房細動検出のための多重拡張畳込みニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

A Multi-dilation Convolution Neural Network for Atrial Fibrillation Detection

著者 (5件)： Huang Yongfeng (Tsinghua University) ,  Lin Jianping (Tsinghua University) ,  Wang Guijin (Tsinghua University) ,  Ding Zijian (Tsinghua University) ,  Sun Li (Beijing Xinheyidian Co., Ltd)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICDSP 2020  ページ： 136-140  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  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： 心房細動(AF)は,その管理が長期自動モニタリングを必要とする最も一般的な心臓不整脈である。AFの発生率は年齢と共に増加し,脳卒中のリスクが高く,罹患率と死亡率が増加した。本論文では,心房細動検出のためのマルチ拡張CNN(畳込みニューラルネットワーク)を提案した。提案モデルは,MSDC(マルチスケール拡張畳込み)ブロックを設計することにより,より少ないパラメータでマルチスケール特徴を抽出する能力を提供する。評価は,MIT-BIH Atrial Fibillationデータベース上で行い,MSDCブロックから成るマルチ拡張CNNは,感度99.45%と特異性99.61%の他の方法より優れていた。ResNetと比較して,著者らのモデルは,Resetの4分の1のパラメータサイズだけによってよりよく実行して,それはウェアラブルECG装置に関するエッジコンピューティングベースの深い学習ネットワークの実現のために有用であった。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *畳込み ,  学習 ,  データベース ,  *ネットワーク ,  死亡率 ,  *心房細動 ,  不整脈 ,  *多重化 ,  脳卒中 ,  自動監視
準シソーラス用語： マルチスケール ,  ウェアラブル ,  特異性 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 心房細動 ,  ResNet ,  膨張コンボリューション ,  ウェアラブルECGデバイス

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 心房細動 ,  多重 ,  拡張 ,  畳込みニューラルネットワーク