論文の概要: Semi-Supervised Learning for Multi-Label Cardiovascular Diseases
Prediction:A Multi-Dataset Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10494v1
- Date: Sun, 18 Jun 2023 07:46:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-21 20:24:28.517146
- Title: Semi-Supervised Learning for Multi-Label Cardiovascular Diseases
Prediction:A Multi-Dataset Study
- Title（参考訳）: 多層心血管疾患予測のための半教師付き学習:マルチデータセットによる検討
- Authors: Rushuang Zhou, Lei Lu, Zijun Liu, Ting Xiang, Zhen Liang, David A.
Clifton, Yining Dong, Yuan-Ting Zhang
- Abstract要約: 現在の心電図に基づく診断システムは,ディープラーニング技術の急速な発展により,有望な性能を示す。
ラベル不足、複数のCVDの共起、目に見えないデータセットのパフォーマンスの低下は、ディープラーニングベースのモデルの普及を妨げる。
本稿では,複数のCVDを同時に認識するマルチラベル半教師付きモデル(ECGMatch)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.84069222975825
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Electrocardiography (ECG) is a non-invasive tool for predicting
cardiovascular diseases (CVDs). Current ECG-based diagnosis systems show
promising performance owing to the rapid development of deep learning
techniques. However, the label scarcity problem, the co-occurrence of multiple
CVDs and the poor performance on unseen datasets greatly hinder the widespread
application of deep learning-based models. Addressing them in a unified
framework remains a significant challenge. To this end, we propose a
multi-label semi-supervised model (ECGMatch) to recognize multiple CVDs
simultaneously with limited supervision. In the ECGMatch, an ECGAugment module
is developed for weak and strong ECG data augmentation, which generates diverse
samples for model training. Subsequently, a hyperparameter-efficient framework
with neighbor agreement modeling and knowledge distillation is designed for
pseudo-label generation and refinement, which mitigates the label scarcity
problem. Finally, a label correlation alignment module is proposed to capture
the co-occurrence information of different CVDs within labeled samples and
propagate this information to unlabeled samples. Extensive experiments on four
datasets and three protocols demonstrate the effectiveness and stability of the
proposed model, especially on unseen datasets. As such, this model can pave the
way for diagnostic systems that achieve robust performance on multi-label CVDs
prediction with limited supervision.
- Abstract（参考訳）: 心電図は、心血管疾患(CVD)を予測するための非侵襲的なツールである。
現在の心電図に基づく診断システムは,ディープラーニング技術の急速な発展により,有望な性能を示す。
しかし、ラベルの不足、複数のCVDの共起、見えないデータセットの性能の低下は、ディープラーニングベースのモデルの普及を著しく妨げている。
統一されたフレームワークでそれらに取り組むことは、依然として大きな課題である。
そこで本研究では,複数のCVDを同時に認識するマルチラベル半教師付きモデル(ECGMatch)を提案する。
ECGMatchでは、弱い強力なECGデータ拡張のためにECGAugmentモジュールが開発され、モデルトレーニングのための多様なサンプルを生成する。
その後、ラベル不足を緩和する擬似ラベル生成・改良のために、近隣の合意モデリングと知識蒸留を備えたハイパーパラメータ効率のフレームワークを設計する。
最後に,ラベル付きサンプル内の異なるCVDの共起情報を捕捉し,ラベル付きサンプルに伝達するラベル相関アライメントモジュールを提案する。
4つのデータセットと3つのプロトコルに関する大規模な実験は、提案モデルの有効性と安定性を実証している。
そのため,本モデルは,限られた監督下での多ラベルCVD予測において,堅牢な性能を実現する診断システムを実現することができる。
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