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J-GLOBAL ID：202102239541083482   整理番号：21A1869934

深い弱教師つき学習に基づくECGセグメントにおける異常心拍の位置決め【JST・京大機械翻訳】

Locating abnormal heartbeats in ECG segments based on deep weakly supervised learning

著者 (7件)： Tong Yanni (Division of Biomedical Engineering, China Medical University, Shenyang, PR China) ,  Sun Yinan (Division of Biomedical Engineering, China Medical University, Shenyang, PR China) ,  Zhou Peng (Division of Biomedical Engineering, China Medical University, Shenyang, PR China) ,  Shen Yang (Division of Biomedical Engineering, China Medical University, Shenyang, PR China) ,  Jiang Hua (Department of Cardiovascular Medicine, The First Affiliated Hospital of China Medical University, Shenyang, PR China) ,  Sha Xianzheng (Division of Biomedical Engineering, China Medical University, Shenyang, PR China) ,  Chang Shijie (Division of Biomedical Engineering, China Medical University, Shenyang, PR China)
資料名： Biomedical Signal Processing and Control  (Biomedical Signal Processing and Control)
巻： 68  ページ： Null  発行年： 2021年 
JST資料番号： W3347A  ISSN： 1746-8094  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)検査は,臨床診断の多くの側面でルーチンで重要な役割を果している。ECGから有効な情報を抽出することができる補助診断システムは貴重である。本研究では,異常なECGセグメントを検出することができる新しいマルチインスタンスニューラルネットワーク(MINN)モデルを設計し,一方,それらの中に異常な心拍を位置決めすることを提案する。モデルを畳込みニューラルネットワーク(CNN)によって構築し,多重インスタンス学習のフレームワークの下で訓練した。訓練過程中に個々の心拍と全ECGセグメント間の相互作用を考慮し,それらを互いに制約する。MIT-BIH不整脈データベースと中国医学大学の第1病院によって支えられたCMUHデータベースを,本研究におけるデータ資源として使用した。44332のECGセグメントを両方のデータベースから抽出して,モデルを利用した。著者らは,それぞれ5,10,15および20である様々な数の心拍を有するECGセグメントに関する著者らのモデルをテストした。ECGセグメントの検出に関するMINNの最良の性能は,AUCと感度を0.9922と0.9809まで達成することができ,一方,異常な心拍を位置決めすることは,0.9473まで感度を達成できる。試験結果は,このシステムが利用可能な分類と位置メッセージを提供でき,長期ECG記録の分析に適用できる可能性を有することを示した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  *学習 ,  データベース ,  心電図 ,  *心拍 ,  不整脈 ,  位置決め ,  *教師つき学習 ,  多重化 ,  ルーチン ,  畳込みニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 中国医学 ,  臨床診断 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 心電図 ,  多重インスタンス学習 ,  CNN

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 教師つき学習 ,  ECG ,  セグメント ,  心拍