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J-GLOBAL ID：202102223867213339   整理番号：21A0665099

残差ニューラルネットワークと移動学習を用いた12誘導心電図の分類【JST・京大機械翻訳】

Classification of 12-Lead Electrocardiograms Using Residual Neural Networks and Transfer Learning

著者 (7件)： Ansari Sardar (Michigan Center for Integrative Research in Critical Care,Ann Arbor,MI,USA) ,  Gillies Christopher E (Michigan Center for Integrative Research in Critical Care,Ann Arbor,MI,USA) ,  Cummings Brandon (Michigan Center for Integrative Research in Critical Care,Ann Arbor,MI,USA) ,  Motyka Jonathan (Michigan Center for Integrative Research in Critical Care,Ann Arbor,MI,USA) ,  Wang Guan (Michigan Center for Integrative Research in Critical Care,Ann Arbor,MI,USA) ,  Ward Kevin R (Michigan Center for Integrative Research in Critical Care,Ann Arbor,MI,USA) ,  Ghanbari Hamid (Michigan Center for Integrative Research in Critical Care,Ann Arbor,MI,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CinC  ページ： 1-4  発行年： 2020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： 本論文は,心臓異常を12誘導ECGから同定するための計算方法の構築に焦点を当てた心臓病学チャレンジ2020におけるPhysioNet/Computingに関するものである。著者らのチーム,MCIRCCは,MUSEデータセットと呼ばれるミシガン大学における電気生理学のセクションから得られた12リードECGの大きな二次データセットを利用して,その後,チャレンジデータセット上で再訓練された多重残留ニューラルネットワークを事前訓練した。そうするために,著者らのデータセットに存在する診断記述を,チャレンジデータとして著者らのECGsに同じラベルを割り当てるために利用した。パラメータ最適化の後,著者らは,トップ実行モデルのサブセットを選択し,0.616のチャレンジ検証スコアと0.141の完全試験スコアを達成したアンサンブルモデルを作成し,公式ランキングにおいて41チームから27thを配置した。Copyright 2021 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： *学習 ,  心臓 ,  *ニューラルネットワーク ,  *残差 ,  多重化 ,  等級づけ ,  ミシガン州
準シソーラス用語： パラメータ最適化 ,  12誘導心電図 ,  電気生理学 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 残差 ,  ニューラルネットワーク ,  学習 ,  12誘導心電図 ,  分類