論文の概要: MedalCare-XL: 16,900 healthy and pathological 12 lead ECGs obtained through electrophysiological simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15997v1
• Date: Tue, 29 Nov 2022 07:46:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 18:08:53.475363
• Title: MedalCare-XL: 16,900 healthy and pathological 12 lead ECGs obtained through electrophysiological simulations
• Title（参考訳）: medalcare-xl:16,900 健常および病的12誘導心電図の電気生理学的シミュレーションによる解析
• Authors: Karli Gillette, Matthias A.F. Gsell, Claudia Nagel, Jule Bender, Bejamin Winkler, Steven E. Williams, Markus B\"ar, Tobias Sch\"affter, Olaf D\"ossel, Gernot Plank, Axel Loewe
• Abstract要約: 機械的心電気生理学的モデルでは、心臓の電気活動のパーソナライズされたシミュレーションと、それに続く心電図(ECG)を体表面で行うことができる。 電気生理学的シミュレーションに基づいて, 合計16,900個の心電図からなる新しい合成データベースを作成した。 仮想コホートと公用臨床心電図データベースとの抽出特徴の比較により, 臨床心電図の合成信号は健常者, 病理組織学的サブポピュレーションにおいて高い忠実度を有する症例において臨床心電図を表すことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.12417791895581763
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mechanistic cardiac electrophysiology models allow for personalized simulations of the electrical activity in the heart and the ensuing electrocardiogram (ECG) on the body surface. As such, synthetic signals possess known ground truth labels of the underlying disease and can be employed for validation of machine learning ECG analysis tools in addition to clinical signals. Recently, synthetic ECGs were used to enrich sparse clinical data or even replace them completely during training leading to improved performance on real-world clinical test data. We thus generated a novel synthetic database comprising a total of 16,900 12 lead ECGs based on electrophysiological simulations equally distributed into healthy control and 7 pathology classes. The pathological case of myocardial infraction had 6 sub-classes. A comparison of extracted features between the virtual cohort and a publicly available clinical ECG database demonstrated that the synthetic signals represent clinical ECGs for healthy and pathological subpopulations with high fidelity. The ECG database is split into training, validation, and test folds for development and objective assessment of novel machine learning algorithms.
• Abstract（参考訳）: メカニックな心臓電気生理学的モデルにより、心臓の電気的活動と体表面の心電図(ecg)のパーソナライズされたシミュレーションが可能になる。 したがって、合成信号は基礎疾患の既知の基底的真理ラベルを有しており、臨床信号に加えて機械学習のecg分析ツールの検証に利用できる。 近年, 合成心電図は臨床データの疎結合化や, トレーニング中に完全に置き換えられるようになり, 実世界の臨床検査データのパフォーマンスが向上した。 そこで我々は,健康管理と病理7クラスに均等に分布する電気生理学的シミュレーションに基づいて,合計16,900個のリード心電図からなる新しい合成データベースを作成した。 病理組織学的には6亜型であった。 仮想コホートと公用臨床心電図データベースの抽出特徴の比較により, 臨床心電図の合成信号は健常者, 病的サブポピュレーションにおいて高い忠実度を示すことが示された。 ECGデータベースは、新しい機械学習アルゴリズムの開発と客観的評価のためのトレーニング、検証、テストフォールドに分割される。

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