Fugu-MT 論文翻訳(概要): Synthetic ECG Signal Generation Using Generative Neural Networks

論文の概要: Synthetic ECG Signal Generation Using Generative Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03268v1
Date: Sun, 5 Dec 2021 20:28:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-08 13:31:46.761549
Title: Synthetic ECG Signal Generation Using Generative Neural Networks
Title（参考訳）: 生成ニューラルネットワークを用いた合成ECG信号生成
Authors: Edmond Adib, Fatemeh Afghah, John J. Prevost
Abstract要約: 本研究は,GAN(Generative Adversarial Network)ファミリーから5つの異なるモデルの合成ECG生成能力について検討した。以上の結果から, 全ての実験モデルにおいて, 形態学的特徴に高い類似性を有する許容心拍の大量生成に成功できることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.122393663641668
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Electrocardiogram (ECG) datasets tend to be highly imbalanced due to the scarcity of abnormal cases. Additionally, the use of real patients' ECG is highly regulated due to privacy issues. Therefore, there is always a need for more ECG data, especially for the training of automatic diagnosis machine learning models, which perform better when trained on a balanced dataset. We studied the synthetic ECG generation capability of 5 different models from the generative adversarial network (GAN) family and compared their performances, the focus being only on Normal cardiac cycles. Dynamic Time Warping (DTW), Fr\'echet, and Euclidean distance functions were employed to quantitatively measure performance. Five different methods for evaluating generated beats were proposed and applied. We also proposed 3 new concepts (threshold, accepted beat and productivity rate) and employed them along with the aforementioned methods as a systematic way for comparison between models. The results show that all the tested models can to an extent successfully mass-generate acceptable heartbeats with high similarity in morphological features, and potentially all of them can be used to augment imbalanced datasets. However, visual inspections of generated beats favor BiLSTM-DC GAN and WGAN, as they produce statistically more acceptable beats. Also, with regards to productivity rate, the Classic GAN is superior with a 72% productivity rate.
Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)データセットは異常な症例の少ないため、非常に不均衡である。さらに、実際の患者の心電図の使用はプライバシーの問題により高度に規制されている。したがって、特にバランスの取れたデータセットでトレーニングされた場合、より良いパフォーマンスを示す自動診断機械学習モデルのトレーニングには、より多くのECGデータが必要である。合成心電図生成能力はGAN(Generative Adversarial Network, GAN)ファミリーから5種類のモデルに比較検討し, 正常心循環にのみ焦点をあてた。動的時間ウォーピング(DTW)、Fr'echet、ユークリッド距離関数を定量的に測定するために使用した。生成したビートを評価するための5つの異なる手法を提案し,適用した。また,3つの新しい概念(threshold,accepted beat, productivity rate)を提案し,これらをモデル間比較の体系的手法として用いた。その結果、全ての実験モデルが、形態的特徴に高い類似性を持つ許容心拍をある程度大量生成することができ、不均衡なデータセットの増大に使用できる可能性が示唆された。しかし、生成したビートの視覚検査は、統計学的に許容できるビートを生成するため、BiLSTM-DC GANとWGANが好ましい。また、生産性率に関しては、Classic GANが72%の生産性率で優れている。

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