論文の概要: Converting ECG Signals to Images for Efficient Image-text Retrieval via Encoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06286v2
• Date: Sat, 10 Jun 2023 03:54:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 00:32:06.054221
• Title: Converting ECG Signals to Images for Efficient Image-text Retrieval via Encoding
• Title（参考訳）: 符号化による効率的な画像テキスト検索のための画像へのECG信号変換
• Authors: Jielin Qiu, Jiacheng Zhu, Shiqi Liu, William Han, Jingqi Zhang, Chaojing Duan, Michael Rosenberg, Emerson Liu, Douglas Weber, Ding Zhao
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) と Vision-Transformer (ViT) モデルにおける最近のブレークスルーを活用し,ECGの解釈に新たなアプローチを導入する。 入力ECGデータに基づいて,最も類似した症例を自動的に同定する手法を提案する。 本研究は, 印刷ECG画像のみにアクセス可能な領域において, 診断サービスを提供する上で重要な資源となる可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.516270910790745
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automated interpretation of electrocardiograms (ECG) has garnered significant attention with the advancements in machine learning methodologies. Despite the growing interest in automated ECG interpretation using machine learning, most current studies focus solely on classification or regression tasks and overlook a crucial aspect of clinical cardio-disease diagnosis: the diagnostic report generated by experienced human clinicians. In this paper, we introduce a novel approach to ECG interpretation, leveraging recent breakthroughs in Large Language Models (LLMs) and Vision-Transformer (ViT) models. Rather than treating ECG diagnosis as a classification or regression task, we propose an alternative method of automatically identifying the most similar clinical cases based on the input ECG data. Also, since interpreting ECG as images are more affordable and accessible, we process ECG as encoded images and adopt a vision-language learning paradigm to jointly learn vision-language alignment between encoded ECG images and ECG diagnosis reports. Encoding ECG into images can result in an efficient ECG retrieval system, which will be highly practical and useful in clinical applications. More importantly, our findings could serve as a crucial resource for providing diagnostic services in regions where only paper-printed ECG images are accessible due to past underdevelopment.
• Abstract（参考訳）: 心電図の自動解釈(ECG)は,機械学習手法の進歩とともに注目されている。 機械学習を用いた心電図の自動解釈への関心は高まっているが、現在の研究のほとんどは分類や退行のタスクのみに焦点を当てており、心電図診断の重要な側面である経験豊富なヒト臨床医による診断報告を見落としている。 本稿では,Large Language Models (LLM) と Vision-Transformer (ViT) モデルにおける最近のブレークスルーを活用し,ECGの解釈に新しいアプローチを導入する。 心電図診断を分類または回帰タスクとして扱うのではなく、入力された心電図データに基づいて最も類似した臨床症例を自動的に同定する別の方法を提案する。 また,ECGを画像として解釈しやすく,利用しやすいので,ECGを符号化画像として処理し,符号化されたECG画像とECG診断レポートの視覚言語アライメントを共同学習するための視覚言語学習パラダイムを採用する。 画像に心電図をエンコードすることで,効率的な心電図検索システムを実現することができる。 さらに重要なことは、過去の未開発のため、紙で印刷したECG画像のみにアクセス可能な地域において、診断サービスを提供するための重要なリソースとなる可能性がある。

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