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J-GLOBAL ID：202202228167706438   整理番号：22A0457473

雑音処理と診断を実装する磁気心臓造影エッジセンサのための深層学習モデル【JST・京大機械翻訳】

Deep Learning Models for Magnetic Cardiography Edge Sensors Implementing Noise Processing and Diagnostics

著者 (7件)： Sakib Sadman (Department of Computer Science, Lakehead University, Thunder Bay, Canada) ,  Fouda Mostafa M. (Department of Electrical and Computer Engineering, College of Science and Engineering, Idaho State University, Pocatello, ID, USA) ,  Al-Mahdawi Muftah (Center for Science and Innovation in Spintronics (Core Research Cluster), Tohoku University, Sendai, Japan) ,  Mohsen Attayeb (Artificial Intelligence Center for Health and Biomedical Research (ArCHER), National Institutes of Biomedical Innovation, Health and Nutrition (NIBIOHN), Osaka, Japan) ,  Oogane Mikihiko (Center for Science and Innovation in Spintronics (Core Research Cluster), Tohoku University, Sendai, Japan) ,  Ando Yasuo (Center for Science and Innovation in Spintronics (Core Research Cluster), Tohoku University, Sendai, Japan) ,  Fadlullah Zubair Md. (Department of Computer Science, Lakehead University, Thunder Bay, Canada)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 2656-2668  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 遠隔健康モニタリングは,パンデミックロックダウンと高齢化人口増加によるヘルスケアアクセスの減少により必要になった。心電図(ECG)は心臓モニタリングと不整脈同定の基準であるが,長期遠隔モニタリングには不便である。最近,室温で動作する磁気記録(MCG)センサはスピントロニクスセンサに基づいて利用可能になった。しかし,MCG解析はセンサに存在する低周波雑音の影響を受ける。本論文では,不整脈検出をシミュレートするために,超エッジモノのインターネット(IoT)センサを標的とするモデルM1とモデルM2として定義される2つのAIアーキテクチャを組み合わせた人工知能(AI)支援マルチモデルパイプラインを提示した。モデルM1は,スライディングウィンドウ支援深層学習(DL)モデルに基づく雑音除去プリプロセッサである。軽量計算で高精度を達成する様々な方法を検討した。モデルM2は,モデルM1からの雑音除去ECG出力を解析する軽量DLモデルであり,不整脈を同定する。著者らは,著者らの提案を評価するために,複数の公的に利用可能な臨床注釈データセットを使用した。モデルM1による雑音除去は,従来の移動平均フィルタと比較して,高い分類精度の達成においてモデルM2を支援する特徴を保持することを見出した。このAIパイプラインアーキテクチャはプライバシー保護超エッジ医療センシングデバイスに有望である。Copyright 2022 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： *雑音 ,  磁気記録 ,  *心臓 ,  心電図 ,  不整脈 ,  *磁気 ,  人工知能 ,  プリプロセッサ ,  計算機アーキテクチャ ,  アノテーション ,  雑音除去 ,  スピントロニクス
準シソーラス用語： プライバシー保護 ,  モノのインターネット ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (9件)： 雑音 ,  診断 ,  実装 ,  磁気 ,  心臓 ,  造影 ,  エッジ ,  深層学習 ,  モデル