مجله ماشین بینایی و پردازش تصویر

مجله ماشین بینایی و پردازش تصویر

بکارگیری مدل مبتنی بر یادگیری عمیق بر روی تصویر چاپ شده سیگنال های ECG برای تشخیص بیماری های قلبی عروقی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی کامپیوتر - هوش مصنوعی، گروه مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات، دانشگاه رازی، کرمانشاه
2 گروه مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات، دانشگاه رازی
چکیده
تشخیص بیماری‌های قلبی از روی تصاویر چاپ‌شده نوارهای الکتروکاردیوگرام اهمیت ویژه‌ای دارد، زیرا این نوارها به‌عنوان یک استاندارد جهانی در تمامی مراکز درمانی قابل تفسیر و استفاده‌ هستند. استفاده از یادگیری عمیق برای تحلیل خودکار این نوارها می‌تواند دقت و سرعت تشخیص را به‌طور چشمگیری بهبود دهد. در این پژوهش یک مدل مبتنی یادگیری عمیق برای طبقه‌بندی تصاویر چاپ شده سیگنال‌های الکتروکاردیوگرام به پنج کلاس ارائه شده است. برای این منظور ابتدا پیش‌پردازش‌هایی روی تصاویر بدست آمده از سیگنال‌های الکتروکاردیوگرام اعمال شده است. این پیش پردازش‌ها برای نرمال‌سازی و تقویت داده‌های تعلیم می‌باشد. سپس با ارتقای مدل از پیش آموزش داده شده ResNet-18 از طریق ترکیب آن با ماژول‌های فشرده‌سازی و تحریک شبکه، سعی شده یک مدل پیشرفته به اسم SEResNet-18 برای بهبود ویژگی‌های استخراج شده و تشخیص دقیق‌تر بیماری‌های قلبی بکار گرفته شود. مدل پایه ResNet-18 و مدل پیشرفته SEResNet-18 روی مجموعه‌ داده PTB-XL پیاده‌سازی و ارزیابی شده‌اند که در نهایت مدل پایه ResNet-18 توانست به صحت 81.45 % و مساحت زیر منحنی%95.54 دست پیدا کند در حالیکه در مدل پیشرفته با افزودن ماژول فشرده‌سازی و تحریک، عملکرد مدل به شکل قابل توجهی بهبود یافت، به‌طوری که صحت مدل پیشرفته به 85.16% و مساحت زیر منحنی به 96.68 % افزایش پیدا کرد. این کارایی در مقایسه با روش‌های موجود نیز برتر می باشد.
کلیدواژه‌ها

[1]  H. M. Lynn, S. B. Pan, and P. Kim, “A Deep Bidirectional GRU Network Model for Biometric Electrocardiogram Classification Based on Recurrent Neural Networks,” IEEE Access, vol. 7, pp. 145395–145405, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2939947.
[2]  J. Gao, H. Zhang, P. Lu, and Z. Wang, “An Effective LSTM Recurrent Network to Detect Arrhythmia on Imbalanced ECG Dataset,” J. Healthc. Eng., vol. 2019, 2019, doi: 10.1155/2019/6320651.
[3]  V. Jahmunah, E. Y. K. Ng, R. S. Tan, S. L. Oh, and U. R. Acharya, “Explainable detection of myocardial infarction using deep learning models with Grad-CAM technique on ECG signals,” Comput. Biol. Med., vol. 146, no. February, 2022, doi: 10.1016/j.compbiomed.2022.105550.
[4]  C. Han, S. Pan, W. Que, Z. Wang, Y. Zhai, and L. Shi, “Automated localization and severity period prediction of myocardial infarction with clinical interpretability based on deep learning and knowledge graph,” Expert Syst. Appl., vol. 209, no. February, p. 118398, 2022, doi: 10.1016/j.eswa.2022.118398.
[5]  A. A. Ahmed, W. Ali, T. A. A. Abdullah, and S. J. Malebary, “Classifying Cardiac Arrhythmia from ECG Signal Using 1D CNN Deep Learning Model,” Mathematics, vol. 11, no. 3, pp. 1–16, 2023, doi: 10.3390/math11030562.
[6]  J. Wang et al., “Automated ECG classification using a non-local convolutional block attention module,” Comput. Methods Programs Biomed., vol. 203, 2021, doi: 10.1016/j.cmpb.2021.106006.
[7]  M. F. Safdar, P. Pałka, R. M. Nowak, and A. Al Faresi, “A novel data augmentation approach for enhancement of ECG signal classification,” Biomed. Signal Process. Control, vol. 86, no. PB, p. 105114, 2023, doi: 10.1016/j.bspc.2023.105114.
[8]  A. S. Sakr, P. Pławiak, R. Tadeusiewicz, J. Pławiak, M. Sakr, and M. Hammad, “ECG-COVID: An end-to-end deep model based on electrocardiogram for COVID-19 detection,” Inf. Sci. (Ny)., vol. 619, no. March 2020, pp. 324–339, 2023, doi: 10.1016/j.ins.2022.11.069.
[9] B. M. Mathunjwa, Y. T. Lin, C. H. Lin, M. F. Abbod, and J. S. Shieh, “ECG arrhythmia classification by using a recurrence plot and convolutional neural network,” Biomed. Signal Process. Control, vol. 64, no. February 2020, p. 102262, 2021, doi: 10.1016/j.bspc.2020.102262.
[10] M. F. Safdar, R. M. Nowak, and P. Pałka, “A Denoising and Fourier Transformation-Based Spectrograms in ECG Classification Using Convolutional Neural Network,” Sensors, vol. 22, no. 24, 2022, doi: 10.3390/s22249576.
[11] Y. Li et al., “A deep learning approach to cardiovascular disease classification using empirical mode decomposition for ECG feature extraction,” Biomed. Signal Process. Control, vol. 79, no. August 2022, 2023, doi: 10.1016/j.bspc.2022.104188.
[12] A. Pal, R. Srivastva, and Y. N. Singh, “CardioNet: An Efficient ECG Arrhythmia Classification System Using Transfer Learning,” Big Data Res., vol. 26, p. 100271, 2021, doi: 10.1016/j.bdr.2021.100271.
[13] H. Narotamo, M. Dias, R. Santos, A. V. Carreiro, H. Gamboa, and M. Silveira, “Deep learning for ECG classification: A comparative study of 1D and 2D representations and multimodal fusion approaches,” Biomed. Signal Process. Control, vol. 93, no. December 2023, p. 106141, 2024, doi: 10.1016/j.bspc.2024.106141.
[14] W. Liu, H. Zhang, S. Chang, H. Wang, J. He, and Q. Huang, “Learning Representations for Multilead Electrocardiograms From Morphology-Rhythm Contrast,” IEEE Trans. Instrum. Meas., vol. 73, pp. 1–15, 2024, doi: 10.1109/TIM.2024.3369152.
[15] R. Brisk et al., “Deep learning to automatically interpret images of the electrocardiogram: Do we need the raw samples?,” J. Electrocardiol., vol. 57, no. xxxx, pp. S65–S69, 2019, doi: 10.1016/j.jelectrocard.2019.09.018.
[16] T. Anwar and S. Zakir, “Effect of Image Augmentation on ECG Image Classification using Deep Learning,” 2021 Int. Conf. Artif. Intell. ICAI 2021, pp. 182–186, 2021, doi: 10.1109/ICAI52203.2021.9445258.
[17] A. H. Khan, M. Hussain, and M. K. Malik, “Cardiac disorder classification by electrocardiogram sensing using deep neural network,” Complexity, vol. 2021, 2021, doi: 10.1155/2021/5512243.
[18] H. Zhang, W. Liu, S. Chang, H. Wang, J. He, and Q. Huang, “ST-ReGE: A Novel Spatial-Temporal Residual Graph Convolutional Network for CVD,” IEEE J. Biomed. Heal. Informatics, vol. 28, no. 1, pp. 216–227, 2024, doi: 10.1109/JBHI.2023.3327025.
[19] K. Fatema, S. Montaha, M. A. H. Rony, S. Azam, M. Z. Hasan, and M. Jonkman, “A Robust Framework Combining Image Processing and Deep Learning Hybrid Model to Classify Cardiovascular Diseases Using a Limited Number of Paper-Based Complex ECG Images,” Biomedicines, vol. 10, no. 11, 2022, doi: 10.3390/biomedicines10112835.
[20] L. Mhamdi, O. Dammak, F. Cottin, and I. Ben Dhaou, “Artificial Intelligence for Cardiac Diseases Diagnosis and Prediction Using ECG Images on Embedded Systems,” Biomedicines, vol. 10, no. 8, pp. 1–16, 2022, doi: 10.3390/biomedicines10082013.
[21] J. Shi et al., “Universal 12-lead ECG representation for signal denoising and cardiovascular disease detection by fusing generative and contrastive learning,” Biomed. Signal Process. Control, vol. 94, no. April, p. 106253, 2024, doi: 10.1016/j.bspc.2024.106253.
[22] N. Strodthoff, P. Wagner, T. Schaeffter, and W. Samek, “Deep Learning for ECG Analysis: Benchmarks and Insights from PTB-XL,” IEEE J. Biomed. Heal. Informatics, vol. 25, no. 5, pp. 1519–1528, 2021, doi: 10.1109/JBHI.2020.3022989.
[23] T. Dissanayake, T. Fernando, S. Denman, S. Sridharan, and C. Fookes, “DConv-LSTM-Net: A Novel Architecture for Single-and 12-Lead ECG Anomaly Detection,” IEEE Sens. J., vol. 23, no. 19, pp. 22763–22776, 2023, doi: 10.1109/JSEN.2023.3300752.
[24] H. Zhang et al., “DDDG: A dual bi-directional knowledge distillation method with generative self-supervised pre-training and its hardware implementation on SoC for ECG,” Expert Syst. Appl., vol. 244, no. January 2023, p. 122969, 2024, doi: 10.1016/j.eswa.2023.122969.
[25] Y. Qiang, X. Dong, X. Liu, and Y. Yang, “MT-MV-KDF: A novel Multi-Task Multi-View Knowledge Distillation Framework for myocardial infarction detection and localization,” Biomed. Signal Process. Control, vol. 95, no. PA, p. 106382, 2024, doi: 10.1016/j.bspc.2024.106382.
[26] A. Eleyan, F. Bayram, and G. Eleyan, "Spectrogram-Based Arrhythmia Classification Using Three-Channel Deep Learning Model with Feature Fusion," Applied Sciences, vol. 14, no. 21, 2024, doi:10.3390/app14219936.
[27] M. Ramkumar, M. Alagarsamy, A. Balakumar, et al. Ensemble classifier fostered detection of arrhythmia using ECG data. Med Biol Eng Comput, vol. 61, pp. 2453-2466, 2023, doi:10.1007/s11517-023-02839-6
[28] E.H. Houssein, M. Hassaballah, I.E. Ibrahim, D.S. AbdElminaam, Y.M. Wazery,"An automatic arrhythmia classification model based on improved Marine Predators Algorithm and Convolutions Neural Networks," Expert Systems with Applications, vol. 187, 2022, doi:10.1016/j.eswa.2021.115936.
[29] K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Deep residual learning for image recognition,” Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., vol. 2016-Decem, pp. 770–778, 2016, doi: 10.1109/CVPR.2016.90.
[30] A. V. S. Abhisek, V. R. Gurrala, and L. Sahoo, “Resnet18 Model With Sequential Layer For Computing Accuracy On Image Classification Dataset,” Int. J. Creat. Res. Thoughts, vol. 10, no. 5, pp. 176–181, 2022, [Online]. Available: www.ijcrt.org
[31] J. Hu, “Squeeze-and-Excitation Networks,” Cvpr, pp. 7132–7141, 2018, [Online]. Available: http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/html/Hu_Squeeze-and-Excitation_Networks_CVPR_2018_paper.html
[32] P. Wagner et al., “PTB-XL, a large publicly available electrocardiography dataset,” Sci. Data, vol. 7, no. 1, pp. 1–15, 2020, doi: 10.1038/s41597-020-0495-6.
[33]  J. Zheng, J. Zhang, S. Danioko, H. Yao, H. Guo, and C. Rakovski, “A 12-lead electrocardiogram database for arrhythmia research covering more than 10,000 patients,” Sci. Data, vol. 7, no. 1, pp. 1–8, 2020, doi: 10.1038/s41597-020-0386-x.