論文の概要: 3KG: Contrastive Learning of 12-Lead Electrocardiograms using
Physiologically-Inspired Augmentations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.04452v2
- Date: Tue, 21 Sep 2021 00:27:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-03 00:14:14.961485
- Title: 3KG: Contrastive Learning of 12-Lead Electrocardiograms using
Physiologically-Inspired Augmentations
- Title(参考訳): 3KG:生理的刺激による心電図の対比学習
- Authors: Bryan Gopal, Ryan W. Han, Gautham Raghupathi, Andrew Y. Ng, Geoffrey
H. Tison, Pranav Rajpurkar
- Abstract要約: 3KGは生理学的にインスパイアされたコントラスト学習アプローチであり、12誘導心電図の3D拡張を用いてビューを生成する。
本研究では,PhyloNet 2020チャレンジトレーニングデータを用いた23クラス診断の下流タスクに対して,線形層を微調整することにより表現品質を評価する。
我々の経験的分析は、空間的および時間的増強が最強の表現を生み出すことを示している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.253921069579052
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose 3KG, a physiologically-inspired contrastive learning approach that
generates views using 3D augmentations of the 12-lead electrocardiogram. We
evaluate representation quality by fine-tuning a linear layer for the
downstream task of 23-class diagnosis on the PhysioNet 2020 challenge training
data and find that 3KG achieves a $9.1\%$ increase in mean AUC over the best
self-supervised baseline when trained on $1\%$ of labeled data. Our empirical
analysis shows that combining spatial and temporal augmentations produces the
strongest representations. In addition, we investigate the effect of this
physiologically-inspired pretraining on downstream performance on different
disease subgroups and find that 3KG makes the greatest gains for conduction and
rhythm abnormalities. Our method allows for flexibility in incorporating other
self-supervised strategies and highlights the potential for similar
modality-specific augmentations for other biomedical signals.
- Abstract(参考訳): 本稿では,12誘導心電図の3次元拡張による視点を生成する,生理学的にインスパイアされたコントラスト学習手法である3KGを提案する。
本研究では,PhyloNet 2020 チャレンジトレーニングデータ上での23クラス診断の下流タスクの線形層を微調整することにより表現品質を評価し,ラベル付きデータの1/%でトレーニングすると,最高の自己教師ベースラインよりも平均 AUC が 9.1 % 上昇することを確認した。
我々の経験的分析は、空間的および時間的増強が最強の表現を生み出すことを示している。
さらに, 生理学にインスパイアされたプレトレーニングがダウンストリームパフォーマンスに及ぼす影響について検討し, 3KGが伝導, リズム異常に最も寄与することが確認された。
本手法は,他の自己管理戦略を取り入れた柔軟性を実現し,他のバイオメディカル信号に対する類似のモダリティ特異的増強の可能性を強調する。
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