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J-GLOBAL ID：202102244237668018   整理番号：21A0664926

12誘導ECG分類のための広い深い変圧器ニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

A Wide and Deep Transformer Neural Network for 12-Lead ECG Classification

著者 (7件)： Natarajan Annamalai (Philips Research North America,Cambridge,United States) ,  Chang Yale (Philips Research North America,Cambridge,United States) ,  Mariani Sara (Philips Research North America,Cambridge,United States) ,  Rahman Asif (Philips Research North America,Cambridge,United States) ,  Boverman Gregory (Philips Research North America,Cambridge,United States) ,  Vij Shruti (Philips Research North America,Cambridge,United States) ,  Rubin Jonathan (Philips Research North America,Cambridge,United States)
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： 心臓異常は死亡の主要原因であり,それらの早期診断はタイムリーな介入を提供するために重要である。2020年のPhysioNetlCinCチャレンジの目標は,12誘導ECGデータを用いて複数の心臓異常を診断するためのアルゴリズムを開発することであった。本研究では,各12リードECGシーケンスを27の心臓異常クラスに分類するために,広くて深い変圧器ニューラルネットワークを開発した。提案アプローチでは,ランダムフォレストモデルおよび変圧器ニューラルネットワークから自動的に学習される弁別的特徴表現によって重要であると決定された手作業ECG特徴を組み合わせた。2020年のPhys-ioN etlCinCチャレンジへの著者らの登録は,41の公式ランキングチーム(チーム名=prna)の1つを配置した。評価の公式一般化加重精度計量を用いて,完全保持試験セットで0.587のバリデーションスコアと0.533のトップスコアを達成した。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： アルゴリズム ,  *変圧器 ,  心臓 ,  *ニューラルネットワーク ,  早期診断
準シソーラス用語： バリデーション ,  ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 誘導 ,  ECG ,  分類 ,  変圧器 ,  ニューラルネットワーク