LightX3ECG: A Lightweight and eXplainable Deep Learning System for 3-lead Electrocardiogram Classification

要約

心血管疾患（CVD）は、人間の健康にとって最も深刻な危険の1つである心臓と血管の障害のグループであり、そのような患者の数はまだ増え続けています。
早期かつ正確な検出は、治療と介入を成功させる上で重要な役割を果たします。
心電図（ECG）は、さまざまな心血管異常を特定するためのゴールドスタンダードです。
臨床診療および現在の研究のほとんどでは、標準の12誘導心電図が主に使用されます。
ただし、使用するリードの数が少ないと、ポータブルまたはウェアラブルデバイスで便利に記録できるため、ECGが普及する可能性があります。
この研究では、3つのECGリードのみを使用して、複数の心血管異常を正確に識別する新しい深層学習システムを開発します。

要約(オリジナル)

Cardiovascular diseases (CVDs) are a group of heart and blood vessel disorders that is one of the most serious dangers to human health, and the number of such patients is still growing. Early and accurate detection plays a key role in successful treatment and intervention. Electrocardiogram (ECG) is the gold standard for identifying a variety of cardiovascular abnormalities. In clinical practices and most of the current research, standard 12-lead ECG is mainly used. However, using a lower number of leads can make ECG more prevalent as it can be conveniently recorded by portable or wearable devices. In this research, we develop a novel deep learning system to accurately identify multiple cardiovascular abnormalities by using only three ECG leads.

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