Hjärtsjukdom är ett malignt hot mot människors hälsa. elektrokardiogram (eCG) tester används för att hjälpa till att diagnostisera hjärtsjukdomar genom att registrera hjärtats aktivitet. Automatiserad medicinsk diagnos med datorer kräver dock vanligtvis en stor mängd märkta kliniska data utan patienternas integritet för att träna modellen, vilket är ett empiriskt problem som fortfarande behöver lösas. För att ta itu med detta problem föreslår vi ett generativt adversarialt nätverk (GAN), som består av ett tvåvägslångt korttidsminne (LSTM) och konvolutionellt neuralt nätverk (CNN), som kallas BiLSTM-CNN, för att generera syntetiska eCG-data som överensstämmer med befintliga kliniska data så att egenskaper hos patienter med hjärtsjukdom kan behållas. Modellen innehåller en generator och en discriminator, där generatorn använder de två skikten av BiLstM-nätverken och discriminatorn är baserad på konvolutionella neurala nätverk. De 48 EKG-rapporterna från enskilda personer i MIT-BIH-databasen användes för att utbilda modellen. Vi jämförde prestandan hos vår modell med två andra generativa modeller, den återkommande neurala nätverket autoencoder (RNN-Ae) och den återkommande neurala nätverket variational autoencoder (RNN-VAe). resultaten visade att förlustfunktionen i vår modell konvergerade till noll snabbast. Vi utvärderade också förlusten av diskriminator av GANs med olika kombinationer av generator och diskriminator. Resultaten visade att BiLstM-CNN GAN kunde generera eCG-data med hög morfologisk likhet med verkliga eCG-inspelningar. Kardiovaskulära sjukdomar är den främsta dödsorsaken i världen. Cirka 32,1 % av de årliga dödsfallen i världen som rapporterades 2015 var relaterade till hjärt- och kärlsjukdomar 1. På grund av ökad arbetsstress och psykologiska problem har förekomsten av hjärt- och kärlsjukdomar fortsatt att öka bland ungdomar under de senaste åren. Som en effektiv metod, Elektrokardiogram (EKG) tester, som ger en diagnostisk teknik för att registrera den elektrofysiologiska aktiviteten i hjärtat över tid genom brösthålan via elektroder placerade på huden 2, har använts för att hjälpa läkare diagnostisera hjärtsjukdomar. Men eftersom stora volymer EKG-data genereras varje dag och kontinuerligt under 24-timmarsperioder 3, Det är verkligen svårt att manuellt analysera dessa data, som kräver automatiska tekniker för att stödja en effektiv diagnos av hjärtsjukdomar. Maskininlärning används ofta som en artificiell intelligens teknik för att underlätta automatiserad analys. Många maskininlärning tekniker har tillämpats på medicinsk-stödd diagnos, såsom stöd vektor maskiner. De flesta av dessa metoder kräver dock stora mängder märkta data för utbildning av modellen, vilket är ett empiriskt problem som fortfarande behöver lösas. Till exempel krävs ofta stora mängder märkta EKG-data som träningsprover för klassificeringssystem för hjärtsjukdomar. Dessutom, när maskininlärning metoder tillämpas på personlig medicin forskning, såsom personlig hjärtsjukdom forskning, EKG ofta kategoriseras baserat på personliga egenskaper hos patienterna, såsom deras kön och ålder. De problem som orsakas av bristen på goda EKG-data förvärras således innan någon efterföljande analys görs. Dessutom är upprätthållandet av patienternas privatliv alltid en fråga som inte kan splittras. Personuppgifter och privata kliniska data från patienter kommer dock sannolikt fortfarande att läcka ut illegalt. En optimal lösning är att generera syntetisk data utan några privata detaljer för att uppfylla kraven för forskning.
Det senaste försöket att generera syntetisk EKG används dubbelriktade LSTMs i generatorn och konvolutionella neurala nätverk i discriminator REF.
Electrocardiogram generation with a bidirectional LSTM-CNN generative adversarial network
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}