TSRNet: Real-Time ECG Anomaly Detection Framework

核心概念

ECG anomaly detection using multimodal time and spectrogram restoration network.

摘要

• ECG is crucial for heart health assessment.
• Proposed TSRNet leverages anomaly detection for identifying unhealthy conditions.
• Combines time series and time-frequency domain aspects for robust anomaly detection.
• Introduces Peak-based Error for focusing on ECG peaks in anomaly detection.
• TSRNet trained on normal ECG samples but tested on both normal and abnormal samples.
• Outperforms other methods in ECG anomaly detection.
• Compact model size and real-time inference capabilities.
• Acknowledges contributions and funding sources.

统计

"TSRNet achieves SOTA performance (AUC = 0.860)."
"Model size: 4.39M params."
"Inference speed: 33.3 fps."

引用

"TSRNet introduces an innovative perspective by emphasizing the substantial impact of both time-frequency and time-series domains on ECG anomaly detection."
"The experimental results demonstrate that TSRNet achieves SOTA performance (AUC = 0.860) while maintaining real-time inference capabilities (33.3 fps) and a compact model size (4.39M params)."

从中提取的关键见解

TSRNet

by Nhat-Tan Bui... 在 arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.10187.pdf

更深入的查询

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