論文の概要: Pretraining ECG Data with Adversarial Masking Improves Model Generalizability for Data-Scarce Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07889v1
• Date: Tue, 15 Nov 2022 04:29:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 13:59:13.742069
• Title: Pretraining ECG Data with Adversarial Masking Improves Model Generalizability for Data-Scarce Tasks
• Title（参考訳）: 逆マスキングによるecgデータの事前トレーニングによるデータキャリアタスクのモデル一般化性の向上
• Authors: Jessica Y. Bo, Hen-Wei Huang, Alvin Chan, Giovanni Traverso
• Abstract要約: 本研究では,12誘導心電図(ECG)データの拡張として,対向モデルを用いてマスクを生成する。 最先端のECG増量法である3KGと比較して、データスカース方式では対向マスキングが優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.286671083636152
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medical datasets often face the problem of data scarcity, as ground truth labels must be generated by medical professionals. One mitigation strategy is to pretrain deep learning models on large, unlabelled datasets with self-supervised learning (SSL). Data augmentations are essential for improving the generalizability of SSL-trained models, but they are typically handcrafted and tuned manually. We use an adversarial model to generate masks as augmentations for 12-lead electrocardiogram (ECG) data, where masks learn to occlude diagnostically-relevant regions of the ECGs. Compared to random augmentations, adversarial masking reaches better accuracy when transferring to to two diverse downstream objectives: arrhythmia classification and gender classification. Compared to a state-of-art ECG augmentation method 3KG, adversarial masking performs better in data-scarce regimes, demonstrating the generalizability of our model.
• Abstract（参考訳）: 医療データセットは、医療専門家が生成しなければならないため、データ不足の問題に直面することが多い。 緩和戦略の一つは、ssl(self-supervised learning)を使用した、ラベルなしの大きなデータセットでディープラーニングモデルを事前トレーニングすることだ。 データ拡張はSSLでトレーニングされたモデルの一般化性向上に不可欠であるが、通常は手作業で手作業で調整される。 本研究は,12誘導心電図(ECG)データにマスクを付加する対向モデルを用いて,心電図の診断関連領域の排除を学習する。 不整脈分類と性分類の2つの異なる下流目標に移すと、逆向きのマスキングはより正確になる。 最新のECG拡張手法である3KGと比較して,データスカース方式では逆マスキングが優れており,モデルの一般化可能性を示している。

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