論文の概要: In-Distribution and Out-of-Distribution Self-supervised ECG Representation Learning for Arrhythmia Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06427v2
- Date: Wed, 27 Mar 2024 02:58:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-28 23:22:06.720791
- Title: In-Distribution and Out-of-Distribution Self-supervised ECG Representation Learning for Arrhythmia Detection
- Title（参考訳）: 不整脈検出のための自己管理型心電図表現学習
- Authors: Sahar Soltanieh, Javad Hashemi, Ali Etemad,
- Abstract要約: 本稿では,心電図不整脈検出のための自己監視学習法(SSL)の有効性について,系統的な検討を行った。
まず、一般的なECGベースの不整脈データセットであるTB-XL、Chapman、Ribeiroの3つのデータ分布を新たに解析することから始める。
次に、異なる拡張とパラメータを用いて包括的な実験を行い、様々なSSLメソッドの有効性を評価する。
分析の結果,SSL手法は最先端の手法によって達成された手法に対して高い競争力を発揮することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.222167116069144
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This paper presents a systematic investigation into the effectiveness of Self-Supervised Learning (SSL) methods for Electrocardiogram (ECG) arrhythmia detection. We begin by conducting a novel analysis of the data distributions on three popular ECG-based arrhythmia datasets: PTB-XL, Chapman, and Ribeiro. To the best of our knowledge, our study is the first to quantitatively explore and characterize these distributions in the area. We then perform a comprehensive set of experiments using different augmentations and parameters to evaluate the effectiveness of various SSL methods, namely SimCRL, BYOL, and SwAV, for ECG representation learning, where we observe the best performance achieved by SwAV. Furthermore, our analysis shows that SSL methods achieve highly competitive results to those achieved by supervised state-of-the-art methods. To further assess the performance of these methods on both In-Distribution (ID) and Out-of-Distribution (OOD) ECG data, we conduct cross-dataset training and testing experiments. Our comprehensive experiments show almost identical results when comparing ID and OOD schemes, indicating that SSL techniques can learn highly effective representations that generalize well across different OOD datasets. This finding can have major implications for ECG-based arrhythmia detection. Lastly, to further analyze our results, we perform detailed per-disease studies on the performance of the SSL methods on the three datasets.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,心電図不整脈検出のための自己監督学習法(SSL)の有効性について,系統的検討を行った。
まず、一般的なECGベースの不整脈データセットであるTB-XL、Chapman、Ribeiroの3つのデータ分布を新たに解析することから始める。
我々の知る限りでは、この地域でこれらの分布を定量的に探索し、特徴付けるのはこれが初めてである。
次に、SimCRL、BYOL、SwaVといった様々なSSLメソッドの有効性を評価するために、異なる拡張とパラメータを用いて総合的な実験を行い、SwaVが達成した最高の性能を観察する。
さらに, SSL手法は, 教師付き最先端手法により達成された手法に対して, 高い競争力を発揮することを示す。
In-Distribution(ID)とOut-of-Distribution(OOD)のECGデータにおいて,これらの手法の性能をさらに評価するために,クロスデータセットトレーニングと試験実験を実施している。
包括的実験により,IDとOODのスキームを比較するとほぼ同じ結果が得られ,SSL技術は様々なOODデータセットにまたがる高い効率の表現を学習できることが示唆された。
この発見は心電図による不整脈検出に大きな影響を及ぼす可能性がある。
最後に, この結果をさらに分析するため, 3つのデータセット上でのSSLメソッドの性能について, ディスリーズ当たりの詳細な研究を行った。
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