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【24h】

CNNを用いた心拍データの異常検出

机译：使用CNN异常检测心跳数据

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生存率が低いとされている心原性脳梗塞は，不整脈の一種である心房細動が原因で起こる．危険度の高い不整脈の発見が遅くなると死亡のリスクが高まるため，不整脈検出のための心電図検査では，正確な異常検出が求められている．本研究では，畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いてヒトの心拍状態の判別を目指す．ヒトの心拍データはMIT-BIH 不整脈データベース[1] から取得した正常時と心房細動時のデータを用いた．CNN の入力画像を作成するために，心拍データに対してリカレンスプロットを用いた．また，CNN の層の数を変化させ，各層にドロップアウト層を配置して，正解率の向上を試みた．
机译：成活率低的心源性脑梗塞是由心律不齐的一种心房颤动引起的。心电图检查要检测心律不齐，需要准确检测异常，因为随着高危心律失常的发现较晚，死亡风险会增加。在这项研究中，我们旨在使用卷积神经网络（CNN）来区分人的心跳状态。对于人类心跳数据，我们使用从MIT-BIH心律失常数据库中获得的正常和房颤数据[1]。重复图用于心跳数据以创建CNN的输入图像。此外，更改了CNN层的数量，并在每层中放置了一个辍学层，以尝试提高准确率。

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