Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multimodality Multi-Lead ECG Arrhythmia Classification using Self-Supervised Learning

論文の概要: Multimodality Multi-Lead ECG Arrhythmia Classification using Self-Supervised Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06297v1
Date: Fri, 30 Sep 2022 18:45:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-16 16:21:32.749698
Title: Multimodality Multi-Lead ECG Arrhythmia Classification using Self-Supervised Learning
Title（参考訳）: 自己監督学習を用いた多段階心電図不整脈分類
Authors: Thinh Phan, Duc Le, Patel Brijesh, Donald Adjeroh, Jingxian Wu, Morten Olgaard Jensen, Ngan Le
Abstract要約: SSLベースのマルチモーダリティECG分類を提案する。提案するネットワークはSSL学習パラダイムに従っており,前ストリームタスクと下流タスクに対応する2つのモジュールで構成されている。提案手法の有効性を評価するため,12リードのPhystoNet 2020データセット上で10倍のクロス検証を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.675787521359948
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Electrocardiogram (ECG) signal is one of the most effective sources of information mainly employed for the diagnosis and prediction of cardiovascular diseases (CVDs) connected with the abnormalities in heart rhythm. Clearly, single modality ECG (i.e. time series) cannot convey its complete characteristics, thus, exploiting both time and time-frequency modalities in the form of time-series data and spectrogram is needed. Leveraging the cutting-edge self-supervised learning (SSL) technique on unlabeled data, we propose SSL-based multimodality ECG classification. Our proposed network follows SSL learning paradigm and consists of two modules corresponding to pre-stream task, and down-stream task, respectively. In the SSL-pre-stream task, we utilize self-knowledge distillation (KD) techniques with no labeled data, on various transformations and in both time and frequency domains. In the down-stream task, which is trained on labeled data, we propose a gate fusion mechanism to fuse information from multimodality.To evaluate the effectiveness of our approach, ten-fold cross validation on the 12-lead PhysioNet 2020 dataset has been conducted.
Abstract（参考訳）: 心電図(ecg)信号は、心臓リズムの異常と関連した心血管疾患(cvds)の診断と予測に主に使用される最も効果的な情報源の1つである。明らかに、単一のモダリティecg(すなわち時系列)はその完全な特性を伝達できないため、時系列データとスペクトログラムの形で時間と時間-周波数のモダリティを利用する必要がある。ラベルのないデータに最先端の自己教師付き学習(SSL)技術を活用することで、SSLベースのマルチモダリティECG分類を提案する。提案するネットワークはssl学習パラダイムに従い,プリストリームタスクとダウンストリームタスクに対応する2つのモジュールで構成される。 SSL-pre-streamタスクでは、ラベル付きデータのない自己知識蒸留(KD)技術を用いて、様々な変換、時間と周波数の領域で行う。ラベル付きデータに基づいて訓練された下流タスクにおいて,マルチモーダリティからの情報を融合するためのゲート融合機構を提案し,本手法の有効性を評価するため,12リードのPhyloNet 2020データセット上で10倍のクロス検証を行った。

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