A Novel Approach to Classify Electrocardiogram Signals Using Deep Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
Atrial fibrillation (AF) is an unusual heart rhythm condition which is caused by sporadic firing of electrical impulses from multiple places in the atria. AF is considered to be one of the leading cause of stroke in the world. AF is usually screened manually with the help of Electrocardiodiagram (ECG) reading. The manual process of reading ECG is a tedious and time-consuming task which is laden with human errors. Therefore, an automated process is quintessential. However, discerning anomaly in heart function using an efficient automated process has been a challenging task for quite some time. In this paper, the authors propose an intricate Neural Network architecture, CNN+LSTM, for the classification amongst four types of heart condition-Normal, Atrial Fibrillation, Noisy Sinus Rhythm and Alternative Rhythms using a dataset from PhysioNet/2017challenge. Volunteers in PhysioNet/2017 challenge dataset came from diverse backgrounds and had a wide window of variation in their physical attributes, making the dataset sufficiently reliable. In addition, the number of samples in this dataset exceeded any other before it on this topic, which further adds to the comprehensiveness of this dataset. The authors' method reached a summit accuracy of 91.19% using the proposed model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».