A Hybrid Lightweight 1D CNN-LSTM Architecture for Automated ECG Beat-Wise Classification
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we have utilized a hybrid lightweight 1D deep learning model that combines convolutional neural network (CNN) and long short-term memory (LSTM) methods for accurate, fast, and automated beat-wise ECG classification. The CNN and LSTM models were designed separately to compare with the hybrid CNN-LSTM model in terms of accuracy, number of parameters, and the time required for classification. The hybrid CNN-LSTM system provides an automated deep feature extraction and classification for six ECG beats classes including Normal Sinus Rhythm (NSR), atrial fibrillation (AFIB), atrial flutter (AFL), atrial premature beat (APB), left bundle branch block (LBBB), and right bundle branch block (RBBB). The hybrid model uses the CNN blocks for deep feature extraction and selection from the ECG beat. While the LSTM layer will learn how to extract contextual time information. The results show that the proposed hybrid CNN-LSTM model achieves high accuracy and sensitivity of 98.22% and 98.23% respectively. This model is light and fast in classifying ECG beats and superior to other previously used models which makes it very suitable for embedded systems designs that can be used in clinical applications for monitoring heart diseases in faster and more efficient manner.
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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 | 0,000 |
| 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 ».