論文の概要: Multimodal contrastive learning for diagnosing cardiovascular diseases from electrocardiography (ECG) signals and patient metadata

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11080v1
• Date: Tue, 18 Apr 2023 05:51:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-30 07:56:03.682485
• Title: Multimodal contrastive learning for diagnosing cardiovascular diseases from electrocardiography (ECG) signals and patient metadata
• Title（参考訳）: 心電図信号と患者メタデータを用いた心血管疾患診断のためのマルチモーダルコントラスト学習
• Authors: Tue M. Cao, Nhat H. Tran, Phi Le Nguyen, Hieu Pham
• Abstract要約: 本研究は、心電図(ECG)信号による心血管疾患の診断における、コントラスト学習と深層学習の利用について論じる。 ECG信号は通常12個のリード(チャネル)を含むが、多くの医療施設やデバイスはこれらの12個のリードにアクセスできない。 本稿では,この課題にコントラスト学習を適用することができるかどうかを検証するための簡単な実験を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.298394335663478
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work discusses the use of contrastive learning and deep learning for diagnosing cardiovascular diseases from electrocardiography (ECG) signals. While the ECG signals usually contain 12 leads (channels), many healthcare facilities and devices lack access to all these 12 leads. This raises the problem of how to use only fewer ECG leads to produce meaningful diagnoses with high performance. We introduce a simple experiment to test whether contrastive learning can be applied to this task. More specifically, we added the similarity between the embedding vectors when the 12 leads signal and the fewer leads ECG signal to the loss function to bring these representations closer together. Despite its simplicity, this has been shown to have improved the performance of diagnosing with all lead combinations, proving the potential of contrastive learning on this task.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、心電図(ECG)信号による心血管疾患の診断における、コントラスト学習と深層学習の利用について論じる。 ECG信号は通常12個のリード(チャネル)を含むが、多くの医療施設やデバイスはこれらの12個のリードにアクセスできない。 これにより、ECGを減らせば、高いパフォーマンスで有意義な診断ができるという問題が発生する。 この課題にコントラスト学習を適用することができるかどうかを検証するための簡単な実験を紹介する。 より具体的には、12個のリード信号と少ないリードECG信号の損失関数への類似性を加えて、これらの表現をより密結合させた。 単純さにもかかわらず、これはすべてのリードの組み合わせによる診断のパフォーマンスを改善し、このタスクにおけるコントラスト学習の可能性を証明することが示されている。

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