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J-GLOBAL ID：202202246120379486   整理番号：22A0779037

実際のマルチラベル不整脈検出のための二重レベル注意深いニューラルネットワークに基づく新しい解釈可能な方法【JST・京大機械翻訳】

A Novel Interpretable Method Based on Dual-Level Attentional Deep Neural Network for Actual Multilabel Arrhythmia Detection

著者 (8件)： Jin Yanrui (School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Liu Jinlei (School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Liu Yunqing (School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Qin Chengjin (School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Li Zhiyuan (School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Xiao Dengyu (School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Zhao Liqun (Shanghai First People’s Hospital, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Liu Chengliang (School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China)
資料名： IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement  (IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement)
巻： 71  ページ： ROMBUNNO.2500311.1-11  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0232A  ISSN： 0018-9456  CODEN： IEIMAO  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： 不整脈は突然心臓死の80%以上を占め,その発生率は最近急速に増加している。今日,多くの研究が不整脈検出に人工知能(AI)法を適用した。深層学習手法はモデル性能を改善できるが,心電図(ECG)試料と最終結果の間の関係をマイニングする能力を欠いている。さらに,ほとんどの不整脈診断方法は,マルチ分類問題のみを目標とする。しかし,多くの場合,ECG記録は1つ以上の不整脈疾患を有する可能性がある。本論文では,二重レベル注意畳込み長短期メモリニューラルネットワーク(DLA-CLSTM)と呼ばれるマルチラベルECG信号に対する正確で解釈可能なモデルを開発した。畳込み層,双方向長短期記憶層,および注意機構を用いて,ビートおよびリズムレベル情報を抽出した。特に,注意機構は,モデルがより解釈できるのを助ける。さらに,マルチラベルと不均衡問題に取り組むために重み付きマルチラベル分類器を設計した。最後に,MIT-BIH不整脈データベースと第1中国生理学的信号チャレンジデータセットを用いて,DLA-CLSTMを評価した。既存の方法と比較して,DLA-CLSTMは,平均で22.50%とF1-マクロによって精度を20.51%まで改良することができた。さらなる分析は,DLA-CLSTMによって集中した領域が,ある程度臨床判断基準に適合することを示した。まとめると,DLA-CLSTMは,実際の応用において臨床医を支援するための良い可能性を有する。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： 畳込み ,  データベース ,  心電図 ,  *ニューラルネットワーク ,  *不整脈 ,  人工知能
準シソーラス用語： 臨床医 ,  心臓死 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチ ,  ラベル ,  不整脈 ,  ニューラルネットワーク