Fugu-MT 論文翻訳(概要): DeScoD-ECG: Deep Score-Based Diffusion Model for ECG Baseline Wander and Noise Removal

論文の概要: DeScoD-ECG: Deep Score-Based Diffusion Model for ECG Baseline Wander and Noise Removal

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00542v1
Date: Sun, 31 Jul 2022 23:39:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-02 14:21:42.406856
Title: DeScoD-ECG: Deep Score-Based Diffusion Model for ECG Baseline Wander and Noise Removal
Title（参考訳）: DeScoD-ECG:ECGベースラインワンダの深部スコアベース拡散モデルとノイズ除去
Authors: Huayu Li, Gregory Ditzler, Janet Roveda and Ao Li
Abstract要約: 心電図(ECG)信号は、ベースラインダウトなど、一般的にノイズ干渉に悩まされる。本稿では,新しいECGベースラインホアリングとノイズ除去技術を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.998493052085877
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Objective: Electrocardiogram (ECG) signals commonly suffer noise interference, such as baseline wander. High-quality and high-fidelity reconstruction of the ECG signals is of great significance to diagnosing cardiovascular diseases. Therefore, this paper proposes a novel ECG baseline wander and noise removal technology. Methods: We extended the diffusion model in a conditional manner that was specific to the ECG signals, namely the Deep Score-Based Diffusion model for Electrocardiogram baseline wander and noise removal (DeScoD-ECG). Moreover, we deployed a multi-shots averaging strategy that improved signal reconstructions. We conducted the experiments on the QT Database and the MIT-BIH Noise Stress Test Database to verify the feasibility of the proposed method. Baseline methods are adopted for comparison, including traditional digital filter-based and deep learning-based methods. Results: The quantities evaluation results show that the proposed method obtained outstanding performance on four distance-based similarity metrics (the sum of squared distance, maximum absolute square, percentage of root distance, and cosine similarity) with 3.771 $\pm$ 5.713 au, 0.329 $\pm$ 0.258 au, 40.527 $\pm$ 26.258 \%, and 0.926 $\pm$ 0.087. This led to at least 20\% overall improvement compared with the best baseline method. Conclusion: This paper demonstrates the state-of-the-art performance of the DeScoD-ECG for ECG noise removal, which has better approximations of the true data distribution and higher stability under extreme noise corruptions. Significance: This study is one of the first to extend the conditional diffusion-based generative model for ECG noise removal, and the DeScoD-ECG has the potential to be widely used in biomedical applications.
Abstract（参考訳）: 目的:心電図(ECG)信号は、ベースラインダウトなどのノイズ干渉を一般的に受ける。心血管疾患の診断において心電図信号の高画質化と高忠実化が重要である。そこで本稿では,新しいecgベースラインワンドとノイズ除去技術を提案する。方法: 心電図ベースラインホーミングとノイズ除去のためのディープスコアベース拡散モデル(DeScoD-ECG)を用いて, 心電図信号に特有の条件付き拡散モデルを拡張した。さらに、信号再構成を改善するマルチショット平均化戦略を展開。提案手法の有効性を検証するため,QTデータベースとMIT-BIHノイズストレステストデータベース上で実験を行った。従来のデジタルフィルタベースとディープラーニングベースの方法を含む、ベースライン手法が比較に採用されている。結果: 提案手法は, 3.771 $\pm$ 5.713 au, 0.329 $\pm$ 0.258 au, 40.527 $\pm$ 26.258 \%, 0.926 $\pm$ 0.087の4つの距離ベース類似度(正方形距離, 最大絶対平方, 根距離, コサイン類似度)で優れた性能を示した。この結果、最高のベースライン法と比較して少なくとも20対%の全体的な改善が得られた。結論: 本論文は,ECGノイズ除去のためのDeScoD-ECGの最先端性能を示すものである。意義: 本研究は、心電図ノイズ除去のための条件拡散に基づく生成モデルを拡張する最初の試みの一つであり、DeScoD-ECGは、生体医学的応用に広く用いられる可能性がある。

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