論文の概要: Text-to-ECG: 12-Lead Electrocardiogram Synthesis conditioned on Clinical Text Reports

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09395v1
• Date: Thu, 9 Mar 2023 11:58:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-19 11:29:30.587326
• Title: Text-to-ECG: 12-Lead Electrocardiogram Synthesis conditioned on Clinical Text Reports
• Title（参考訳）: テキスト・トゥ・ECG: 臨床報告に基づく12レベル心電図合成
• Authors: Hyunseung Chung, Jiho Kim, Joon-myoung Kwon, Ki-Hyun Jeon, Min Sung Lee, Edward Choi
• Abstract要約: 本稿では,ECG出力を生成するためにテキスト入力を使用するテキスト・ツー・ECGタスクを提案する。 本稿では,12個の心電図を合成する自動回帰生成モデルAuto-TTEを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.659609788411503
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Electrocardiogram (ECG) synthesis is the area of research focused on generating realistic synthetic ECG signals for medical use without concerns over annotation costs or clinical data privacy restrictions. Traditional ECG generation models consider a single ECG lead and utilize GAN-based generative models. These models can only generate single lead samples and require separate training for each diagnosis class. The diagnosis classes of ECGs are insufficient to capture the intricate differences between ECGs depending on various features (e.g. patient demographic details, co-existing diagnosis classes, etc.). To alleviate these challenges, we present a text-to-ECG task, in which textual inputs are used to produce ECG outputs. Then we propose Auto-TTE, an autoregressive generative model conditioned on clinical text reports to synthesize 12-lead ECGs, for the first time to our knowledge. We compare the performance of our model with other representative models in text-to-speech and text-to-image. Experimental results show the superiority of our model in various quantitative evaluations and qualitative analysis. Finally, we conduct a user study with three board-certified cardiologists to confirm the fidelity and semantic alignment of generated samples. our code will be available at https://github.com/TClife/text_to_ecg
• Abstract（参考訳）: 心電図合成(Electrocardiogram synthesis、ECG)は、アノテーションコストや臨床データプライバシーの制限を気にすることなく、医療用のリアルな心電図信号を生成する研究分野である。 従来のECG生成モデルは単一のECGリードを検討し、GANベースの生成モデルを利用する。 これらのモデルは単一のリードサンプルしか生成できず、診断クラスごとに個別のトレーニングが必要となる。 ECGの診断クラスは、様々な特徴(例えば、患者統計の詳細、既存の診断クラスなど)に応じて、ECG間の複雑な差異を捉えるには不十分である。 これらの課題を軽減するために,テキスト入力を用いてECG出力を生成するテキスト・ツー・ECGタスクを提案する。 そこで本研究では, 臨床報告を条件とした自己回帰生成モデルであるauto-tteを提案し, 12誘導心電図を初めて合成する。 本モデルの性能を,テキスト対音声およびテキスト対画像の他の代表モデルと比較する。 実験結果から, 定量的評価と定性解析におけるモデルの有用性が示された。 最後に, 3名の心科医とユーザ調査を行い, 生成試料の忠実性と意味的アライメントを確認した。 私たちのコードはhttps://github.com/TClife/text_to_ecgで利用可能です。

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