Fugu-MT 論文翻訳(概要): Leveraging Statistical Shape Priors in GAN-based ECG Synthesis

論文の概要: Leveraging Statistical Shape Priors in GAN-based ECG Synthesis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02626v2
Date: Sat, 3 Jun 2023 07:22:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-07 04:16:57.529487
Title: Leveraging Statistical Shape Priors in GAN-based ECG Synthesis
Title（参考訳）: GANを用いたECG合成における統計的形状優先の活用
Authors: Nour Neifar and Achraf Ben-Hamadou and Afef Mdhaffar and Mohamed Jmaiel and Bernd Freisleben
Abstract要約: 本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)と統計ECGデータモデリングを用いた新しいECG信号生成手法を提案する。本手法では,ECG信号の複雑なダイナミックスに対処するため,ECGのダイナミックスに関する事前知識を活用して現実的な信号の合成を行う。以上の結果から,ECG信号の時間的・振幅的変動を2次元形状としてモデル化した手法は,最先端のGANベースの生成ベースラインと比較して,より現実的な信号を生成することがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3482093430607267
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Electrocardiogram (ECG) data collection during emergency situations is challenging, making ECG data generation an efficient solution for dealing with highly imbalanced ECG training datasets. In this paper, we propose a novel approach for ECG signal generation using Generative Adversarial Networks (GANs) and statistical ECG data modeling. Our approach leverages prior knowledge about ECG dynamics to synthesize realistic signals, addressing the complex dynamics of ECG signals. To validate our approach, we conducted experiments using ECG signals from the MIT-BIH arrhythmia database. Our results demonstrate that our approach, which models temporal and amplitude variations of ECG signals as 2-D shapes, generates more realistic signals compared to state-of-the-art GAN based generation baselines. Our proposed approach has significant implications for improving the quality of ECG training datasets, which can ultimately lead to better performance of ECG classification algorithms. This research contributes to the development of more efficient and accurate methods for ECG analysis, which can aid in the diagnosis and treatment of cardiac diseases.
Abstract（参考訳）: 緊急時の心電図(ECG)データ収集は困難であり、心電図データ生成は高度に不均衡な心電図トレーニングデータセットを扱うための効率的なソリューションとなる。本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)と統計ECGデータモデリングを用いた新しいECG信号生成手法を提案する。本手法では,ECG信号の複雑なダイナミックスに対処するため,ECGのダイナミックスに関する事前知識を活用して現実的な信号を合成する。提案手法を検証するため,MIT-BIH不整脈データベースのECG信号を用いた実験を行った。その結果,心電図信号の時間変化と振幅変化を2次元形状としてモデル化する手法は,最先端のganベースラインと比較してより現実的な信号を生成することがわかった。提案手法は,ECG学習データセットの品質向上に重要な意味を持ち,最終的にはECG分類アルゴリズムの性能向上につながる可能性がある。本研究は,心疾患の診断と治療に役立つ,より効率的かつ正確な心電図解析法の開発に寄与する。

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