論文の概要: A Synthetic Electrocardiogram (ECG) Image Generation Toolbox to
Facilitate Deep Learning-Based Scanned ECG Digitization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01946v1
- Date: Tue, 4 Jul 2023 22:42:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-06 15:42:25.535036
- Title: A Synthetic Electrocardiogram (ECG) Image Generation Toolbox to
Facilitate Deep Learning-Based Scanned ECG Digitization
- Title（参考訳）: 深層学習に基づく走査心電図デジタル化を実現するための心電図画像生成ツールボックス
- Authors: Kshama Kodthalu Shivashankara and Reza Sameni
- Abstract要約: 本稿では,ECG画像のデジタル化のためのアルゴリズムを開発するために,時系列データからリアルなアーティファクトを用いた合成心電図(ECG)画像を生成する新しい手法を提案する。
症例として,PhyloNet PTB-XLデータセットから大容量ECG画像データセット21,801枚を作成した。
合成データセットに基づいて深部心電図画像のデジタル化モデルを開発し, 評価のために, 合成画像を時系列データに変換するために利用した。
- 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: Access to medical data is often limited as it contains protected health
information (PHI). There are privacy concerns regarding using records
containing personally identifiable information. Recent advancements have been
made in applying deep learning-based algorithms for clinical diagnosis and
decision-making. However, deep learning models are data-greedy, whereas the
availability of medical datasets for training and evaluating these models is
relatively limited. Data augmentation with so-called \textit{digital twins} is
an emerging technique to address this need. This paper presents a novel
approach for generating synthetic electrocardiogram (ECG) images with realistic
artifacts from time-series data for use in developing algorithms for
digitization of ECG images. Synthetic data is generated in a privacy-preserving
manner by generating distortionless ECG images on standard ECG paper
background. Next, various distortions, including handwritten text artifacts,
wrinkles, creases, and perspective transforms are applied to the ECG images.
The artifacts are generated synthetically, without personally identifiable
information. As a use case, we generated a large ECG image dataset of 21,801
records from the PhysioNet PTB-XL dataset, with 12 lead ECG time-series data
from 18,869 patients. A deep ECG image digitization model was developed and
trained on the synthetic dataset, and was employed to convert the synthetic
images to time-series data for evaluation. The signal-to-noise ratio (SNR) was
calculated to assess the image digitization quality vs the ground truth ECG
time-series. The results show an average signal recovery SNR of 27$\pm$2.8\,dB,
demonstrating the significance of the proposed synthetic ECG image dataset for
training deep learning models.
- Abstract（参考訳）: 医療データへのアクセスは、保護された健康情報(PHI)を含むため、しばしば制限される。
個人識別可能な情報を含むレコードの使用に関するプライバシー上の懸念がある。
近年,臨床診断と意思決定に深層学習に基づくアルゴリズムを適用している。
しかし、ディープラーニングモデルはデータグラデーションであり、これらのモデルのトレーニングと評価のための医療データセットは比較的限られている。
いわゆる \textit{digital twins}によるデータ拡張は、このニーズに対処する新たなテクニックである。
本稿では,ecg画像のデジタイズアルゴリズムを開発するために,時系列データから人工心電図(ecg)画像を生成する新しい手法を提案する。
標準ECG紙の背景に歪みのないECG画像を生成することにより、プライバシ保存方式で合成データを生成する。
次に、ECG画像に手書きのテキストアーティファクト、しわ、クレーゼ、パースペクティブ変換を含む様々な歪みを適用する。
人工物は、個人を特定することなく、合成的に生成される。
使用例として,生理学のptb-xlデータセットから21,801個の大規模心電図画像データセットを作成し,18,869人の患者から12個のリード心電図時系列データを得た。
合成データセットを用いた深部心電図デジタイズモデルを開発し,評価のために合成画像から時系列データへの変換を行った。
snr(signal-to-noise ratio)を算出し,画像のデジタル化品質とグラウンド・トゥルータのecg時系列を比較した。
その結果,27$\pm$2.8\,dBの平均信号回復SNRが示され,深層学習モデルのトレーニングのための合成ECG画像データセットの重要性が示された。
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