論文の概要: Intra-Inter Subject Self-supervised Learning for Multivariate Cardiac Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08908v1
• Date: Sat, 18 Sep 2021 11:37:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-09-21 16:45:31.671781
• Title: Intra-Inter Subject Self-supervised Learning for Multivariate Cardiac Signals
• Title（参考訳）: 多変量心信号の自己教師あり学習
• Authors: Xiang Lan, Dianwen Ng, Shenda Hong, Mengling Feng
• Abstract要約: 多変量心信号用にカスタマイズしたISLモデルを提案する。 提案するISLモデルは,医学知識を自己スーパービジョンに統合し,内科間の違いから効果的に学習する。 半教師付き移行学習のシナリオでは、事前訓練されたISLモデルは、1%のラベル付きデータしか利用できない場合、教師付きトレーニングよりも約10%改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.344233761474541
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning information-rich and generalizable representations effectively from unlabeled multivariate cardiac signals to identify abnormal heart rhythms (cardiac arrhythmias) is valuable in real-world clinical settings but often challenging due to its complex temporal dynamics. Cardiac arrhythmias can vary significantly in temporal patterns even for the same patient ($i.e.$, intra subject difference). Meanwhile, the same type of cardiac arrhythmia can show different temporal patterns among different patients due to different cardiac structures ($i.e.$, inter subject difference). In this paper, we address the challenges by proposing an Intra-inter Subject self-supervised Learning (ISL) model that is customized for multivariate cardiac signals. Our proposed ISL model integrates medical knowledge into self-supervision to effectively learn from intra-inter subject differences. In intra subject self-supervision, ISL model first extracts heartbeat-level features from each subject using a channel-wise attentional CNN-RNN encoder. Then a stationarity test module is employed to capture the temporal dependencies between heartbeats. In inter subject self-supervision, we design a set of data augmentations according to the clinical characteristics of cardiac signals and perform contrastive learning among subjects to learn distinctive representations for various types of patients. Extensive experiments on three real-world datasets were conducted. In a semi-supervised transfer learning scenario, our pre-trained ISL model leads about 10% improvement over supervised training when only 1% labeled data is available, suggesting strong generalizability and robustness of the model.
• Abstract（参考訳）: 心不整脈 (cardiac arrhythmias) を同定するためにラベルのない多変量心信号から効果的に情報豊かで一般化可能な表現を学習することは、実際の臨床環境では有用であるが、複雑な時間的ダイナミクスのためにしばしば困難である。 心臓不整脈は、同じ患者であっても、時間パターンによって大きく変化する(すなわち、被験者内差)。 一方、同じタイプの心不整脈は、異なる心構造(すなわち、対象間差)により、異なる患者間で異なる時間パターンを示すことができる。 本稿では,多変量心信号用にカスタマイズされた自己教師付き学習モデルであるinter-inter subject self-supervised learning(isl)を提案する。 提案するISLモデルは,医学知識を自己スーパービジョンに統合し,内科間の違いから効果的に学習する。 被写体内自己スーパービジョンにおいて、islモデルはまずチャネルワイズ注意型cnn-rnnエンコーダを用いて各被写体から心拍レベルの特徴を抽出する。 次に定常性テストモジュールを使用して、心拍間の時間的依存関係をキャプチャする。 被検者間自己監督では,心臓信号の臨床的特徴に応じてデータ拡張のセットを設計し,患者間でコントラスト学習を行い,様々な種類の患者に特徴的な表現を学習する。 3つの実世界のデータセットに関する広範な実験が行われた。 半教師あり移行学習のシナリオでは、事前訓練されたISLモデルは、1%のラベル付きデータが利用できる場合、教師付きトレーニングよりも約10%改善され、モデルの強い一般化性と堅牢性を示す。

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