Fugu-MT 論文翻訳(概要): MVKT-ECG: Efficient Single-lead ECG Classification on Multi-Label Arrhythmia by Multi-View Knowledge Transferring

論文の概要: MVKT-ECG: Efficient Single-lead ECG Classification on Multi-Label Arrhythmia by Multi-View Knowledge Transferring

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12178v1
Date: Sat, 28 Jan 2023 12:28:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-31 18:39:21.472025
Title: MVKT-ECG: Efficient Single-lead ECG Classification on Multi-Label Arrhythmia by Multi-View Knowledge Transferring
Title（参考訳）: MVKT-ECG:多視点知識伝達によるマルチラベル不整脈の効率的な単誘導心電図分類
Authors: Yuzhen Qin, Li Sun, Hui Chen, Wei-qiang Zhang, Wenming Yang, Jintao Fei, Guijin Wang
Abstract要約: 単誘導心電図のマルチラベル診断能力を高めるために,心電図の多視点知識伝達(MVKT-ECG)を提案する。 MVKT-ECGは、教師-学生パラダイムにおける指導信号として、このリードバリアントを許す。単誘導心電図と粘誘導心電図の相互疾患情報を改善するために,新たにCLT(Contrastive Lead-information Transfering)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.034050939667534
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The widespread emergence of smart devices for ECG has sparked demand for intelligent single-lead ECG-based diagnostic systems. However, it is challenging to develop a single-lead-based ECG interpretation model for multiple diseases diagnosis due to the lack of some key disease information. In this work, we propose inter-lead Multi-View Knowledge Transferring of ECG (MVKT-ECG) to boost single-lead ECG's ability for multi-label disease diagnosis. This training strategy can transfer superior disease knowledge from multiple different views of ECG (e.g. 12-lead ECG) to single-lead-based ECG interpretation model to mine details in single-lead ECG signals that are easily overlooked by neural networks. MVKT-ECG allows this lead variety as a supervision signal within a teacher-student paradigm, where the teacher observes multi-lead ECG educates a student who observes only single-lead ECG. Since the mutual disease information between the single-lead ECG and muli-lead ECG plays a key role in knowledge transferring, we present a new disease-aware Contrastive Lead-information Transferring(CLT) to improve the mutual disease information between the single-lead ECG and muli-lead ECG. Moreover, We modify traditional Knowledge Distillation to multi-label disease Knowledge Distillation (MKD) to make it applicable for multi-label disease diagnosis. The comprehensive experiments verify that MVKT-ECG has an excellent performance in improving the diagnostic effect of single-lead ECG.
Abstract（参考訳）: ECG用のスマートデバイスの普及により、インテリジェントなシングルリードECGベースの診断システムへの需要が高まった。しかし,いくつかの重要な疾患情報がないため,複数疾患診断のための単一リード型ECG解釈モデルの開発は困難である。本研究では, シングルリード心電図のマルチラベル診断能力を高めるために, リード間多視点心電図伝達方式を提案する。このトレーニング戦略は、複数のECG(例えば12リードのECG)の異なる視点から1リードのECG解釈モデルに優れた疾患知識を移し、ニューラルネットワークによって容易に見落とされる単一リードのECG信号で詳細をマイニングすることができる。 MVKT-ECGは、教師がマルチリードECGを観察し、単一リードECGのみを観察する学生を教育する、教師-学生パラダイムにおける指導信号として、このリードバリアントを許容する。シングルリード心電図とミューリリード心電図の相互疾患情報は,知識伝達において重要な役割を担っているため,シングルリード心電図とミューリリード心電図の相互疾患情報を改善するために,新たにCLT(Contrastive Lead-information Transfering)を提案する。また,従来の知識蒸留法をマルチラベル病知識蒸留法(mkd)に変更し,マルチラベル病診断に適用した。 MVKT-ECGは単葉心電図の診断効果を向上させるのに優れた性能を示した。

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