Fugu-MT 論文翻訳(概要): DiffECG: A Versatile Probabilistic Diffusion Model for ECG Signals Synthesis

論文の概要: DiffECG: A Versatile Probabilistic Diffusion Model for ECG Signals Synthesis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01875v3
Date: Fri, 3 May 2024 08:25:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-06 18:26:14.410084
Title: DiffECG: A Versatile Probabilistic Diffusion Model for ECG Signals Synthesis
Title（参考訳）: DiffECG:ECG信号合成のための可逆確率拡散モデル
Authors: Nour Neifar, Achraf Ben-Hamadou, Afef Mdhaffar, Mohamed Jmaiel,
Abstract要約: 本稿では,ECG合成の拡散確率モデルに基づく新しい多元性アプローチを提案する。本手法は、ECG合成における最初の一般化された条件付きアプローチを示す。提案手法は、他の最先端のECG生成モデルよりも優れていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.6685771141109305
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Within cardiovascular disease detection using deep learning applied to ECG signals, the complexities of handling physiological signals have sparked growing interest in leveraging deep generative models for effective data augmentation. In this paper, we introduce a novel versatile approach based on denoising diffusion probabilistic models for ECG synthesis, addressing three scenarios: (i) heartbeat generation, (ii) partial signal imputation, and (iii) full heartbeat forecasting. Our approach presents the first generalized conditional approach for ECG synthesis, and our experimental results demonstrate its effectiveness for various ECG-related tasks. Moreover, we show that our approach outperforms other state-of-the-art ECG generative models and can enhance the performance of state-of-the-art classifiers.
Abstract（参考訳）: 心電図信号にディープラーニングを適用した心血管疾患の検出において、生理的信号を扱う複雑さが増加し、データ拡張にディープジェネレーションモデルを活用することへの関心が高まっている。本稿では,心電図合成のための拡散確率モデルに基づく,新しい多元性アプローチを提案する。 (i)心拍数 (ii)部分信号計算、及び (三)全心拍予測提案手法は,ECG合成における最初の一般化条件付きアプローチであり,実験結果から,ECG関連タスクの有効性が示された。さらに,本手法は,他の最先端ECG生成モデルよりも優れ,最先端の分類器の性能を向上させることができることを示す。

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