論文の概要: ElectroCardioGuard: Preventing Patient Misidentification in Electrocardiogram Databases through Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06196v1
• Date: Fri, 9 Jun 2023 18:53:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 20:31:49.265067
• Title: ElectroCardioGuard: Preventing Patient Misidentification in Electrocardiogram Databases through Neural Networks
• Title（参考訳）: ElectroCardioGuard: ニューラルネットを用いた心電図データベースにおける患者の誤診防止
• Authors: Michal Sej\'ak, Jakub Sido, David \v{Z}ahour
• Abstract要約: 臨床的には, 誤診患者に対する心電図記録の割り当ては不注意に発生することがある。 本稿では,2つの心電図が同一患者に由来するかどうかを判定する,小型で効率的な神経ネットワークモデルを提案する。 PTB-XL 上でのギャラリープローブによる患者識別において、760 倍のパラメータを用いて最先端の性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Electrocardiograms (ECGs) are commonly used by cardiologists to detect heart-related pathological conditions. Reliable collections of ECGs are crucial for precise diagnosis. However, in clinical practice, the assignment of captured ECG recordings to incorrect patients can occur inadvertently. In collaboration with a clinical and research facility which recognized this challenge and reached out to us, we present a study that addresses this issue. In this work, we propose a small and efficient neural-network based model for determining whether two ECGs originate from the same patient. Our model demonstrates great generalization capabilities and achieves state-of-the-art performance in gallery-probe patient identification on PTB-XL while utilizing 760x fewer parameters. Furthermore, we present a technique leveraging our model for detection of recording-assignment mistakes, showcasing its applicability in a realistic scenario. Finally, we evaluate our model on a newly collected ECG dataset specifically curated for this study, and make it public for the research community.
• Abstract（参考訳）: 心電図(Electrocardiograms, ECGs)は、心疾患の診断に用いられる。 信頼性の高い心電図の収集は正確な診断に不可欠である。 しかし, 臨床では不適切な患者に対する心電図記録の割り当てが不注意に発生することがある。 そこで本研究では, この課題を認識し, 当院に接触した臨床研究機関と共同で, この問題に対処した研究を紹介する。 本研究では,2つの心電図が同一患者に由来するかどうかを判定する,小型で効率的な神経ネットワークモデルを提案する。 本モデルは, PTB-XL 上でのギャラリープローブによる患者識別において, 760 倍少ないパラメータを用いて, 高い一般化能力を示し, 最先端の性能を実現する。 さらに,本モデルを用いて記録符号誤りの検出を行い,現実的シナリオにおけるその適用可能性を示す手法を提案する。 最後に,本研究用に新たに収集したECGデータセットを用いて,本モデルを評価し,研究コミュニティに公開する。

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