An Effective LSTM Recurrent Network to Detect Arrhythmia on Imbalanced ECG Dataset
المؤلفون المشاركون
Wang, Zongmin
Gao, Junli
Zhang, Hongpo
Lu, Peng
المصدر
Journal of Healthcare Engineering
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-10-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
To reduce the high mortality rate from cardiovascular disease (CVD), the electrocardiogram (ECG) beat plays a significant role in computer-aided arrhythmia diagnosis systems.
However, the complex variations and imbalance of ECG beats make this a challenging issue.
Since ECG beat data exist in heavily imbalanced category, an effective long short-term memory (LSTM) recurrence network model with focal loss (FL) is proposed.
For this purpose, the LSTM network can disentangle the timing features in complex ECG signals, while the FL is used to resolve the category imbalance by downweighting easily identified normal ECG examples.
The advantages of the proposed network have been verified in the MIT-BIH arrhythmia database.
Experimental results show that the LSTM network with FL achieved a reliable solution to the problem of imbalanced datasets in ECG beat classification and was not sensitive to quality of ECG signals.
The proposed method can be deployed in telemedicine scenarios to assist cardiologists into more accurately and objectively diagnosing ECG signals.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Gao, Junli& Zhang, Hongpo& Lu, Peng& Wang, Zongmin. 2019. An Effective LSTM Recurrent Network to Detect Arrhythmia on Imbalanced ECG Dataset. Journal of Healthcare Engineering،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175288
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Gao, Junli…[et al.]. An Effective LSTM Recurrent Network to Detect Arrhythmia on Imbalanced ECG Dataset. Journal of Healthcare Engineering No. 2019 (2019), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175288
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Gao, Junli& Zhang, Hongpo& Lu, Peng& Wang, Zongmin. An Effective LSTM Recurrent Network to Detect Arrhythmia on Imbalanced ECG Dataset. Journal of Healthcare Engineering. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175288
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1175288
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر