論文の概要: Synthetic ECG Signal Generation using Probabilistic Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02475v3
• Date: Wed, 17 May 2023 23:17:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 19:53:51.606058
• Title: Synthetic ECG Signal Generation using Probabilistic Diffusion Models
• Title（参考訳）: 確率的拡散モデルを用いた合成ECG信号生成
• Authors: Edmond Adib, Amanda Fernandez, Fatemeh Afghah and John Jeff Prevost
• Abstract要約: 本研究では,改良DDPMとWGAN-GPモデルを用いたWasserstein GANにより合成ECG信号を生成する。 各モデルによる生成したECG信号の等級、等級、等級、等級を定量的に評価し、比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.961725557610508
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning image processing models have had remarkable success in recent years in generating high quality images. Particularly, the Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) have shown superiority in image quality to the state-of-the-art generative models, which motivated us to investigate their capability in the generation of the synthetic electrocardiogram (ECG) signals. In this work, synthetic ECG signals are generated by the Improved DDPM and by the Wasserstein GAN with Gradient Penalty (WGAN-GP) models and then compared. To this end, we devise a pipeline to utilize DDPM in its original $2D$ form. First, the $1D$ ECG time series data are embedded into the $2D$ space, for which we employed the Gramian Angular Summation/Difference Fields (GASF/GADF) as well as Markov Transition Fields (MTF) to generate three $2D$ matrices from each ECG time series, which when put together, form a $3$-channel $2D$ datum. Then $2D$ DDPM is used to generate $2D$ $3$-channel synthetic ECG images. The $1D$ ECG signals are created by de-embedding the $2D$ generated image files back into the $1D$ space. This work focuses on unconditional models and the generation of \emph{Normal Sinus Beat} ECG signals exclusively, where the Normal Sinus Beat class from the MIT-BIH Arrhythmia dataset is used in the training phase. The \emph{quality}, \emph{distribution}, and the \emph{authenticity} of the generated ECG signals by each model are quantitatively evaluated and compared. Our results show that in the proposed pipeline and in the particular setting of this paper, the WGAN-GP model is consistently superior to DDPM in all the considered metrics.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング画像処理モデルは,近年,高品質な画像生成において顕著な成功を収めている。 特に, 改良型脱神経拡散確率モデル (DDPM) では, 画像品質が最先端生成モデルよりも優れており, 合成心電図(ECG)信号の生成能力について検討する動機となった。 本研究では,改良DDPMとWGAN-GPモデルを用いたWasserstein GANにより合成ECG信号を生成し,比較した。 この目的のために、DDPMをオリジナルの$2D$形式で利用するパイプラインを考案した。 まず、$d$のecg時系列データは$2d$スペースに埋め込まれており、私たちはgang angular summation/difference fields(gasf/gadf)とmarkov transition fields(mtf)を使用して、各ecg時系列から3つの$d$行列を生成しました。 そして、$d$ ddpmを使って$d$の合成ecg画像を生成する。 1d$のecg信号は、2d$で生成された画像ファイルを1d$のスペースに戻すことで生成される。 この研究は、無条件モデルと、トレーニングフェーズでMIT-BIH Arrhythmiaデータセットの正規正弦ビートクラスを使用する、排他的に \emph{Normal Sinus Beat} ECG 信号を生成することに焦点を当てている。 各モデルによる生成されたECG信号の \emph{quality}, \emph{distribution}, \emph{authenticity} を定量的に評価し比較する。 提案したパイプラインと,本論文の特定の設定では,WGAN-GPモデルがDDPMよりも常に優れていることを示す。

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