論文の概要: Sparse learned kernels for interpretable and efficient medical time series processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05385v4
• Date: Sun, 06 Oct 2024 04:22:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:40:50.446352
• Title: Sparse learned kernels for interpretable and efficient medical time series processing
• Title（参考訳）: 医療時系列処理のためのスパース学習カーネル
• Authors: Sully F. Chen, Zhicheng Guo, Cheng Ding, Xiao Hu, Cynthia Rudin,
• Abstract要約: ディープラーニングの手法は計算集約的で、解釈性に欠けていた。 医用時系列信号の解釈可能なアーキテクチャであるSmoLK(Sparse Mixture of Learned Kernels)を提案する。 SMoLKは、シングルレイヤスパースニューラルネットワークを形成する軽量なフレキシブルカーネルセットを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.5212988158778
• License:
• Abstract: Rapid, reliable, and accurate interpretation of medical time-series signals is crucial for high-stakes clinical decision-making. Deep learning methods offered unprecedented performance in medical signal processing but at a cost: they were compute-intensive and lacked interpretability. We propose Sparse Mixture of Learned Kernels (SMoLK), an interpretable architecture for medical time series processing. SMoLK learns a set of lightweight flexible kernels that form a single-layer sparse neural network, providing not only interpretability, but also efficiency, robustness, and generalization to unseen data distributions. We introduce a parameter reduction techniques to reduce the size of SMoLK's networks while maintaining performance. We test SMoLK on two important tasks common to many consumer wearables: photoplethysmography (PPG) artifact detection and atrial fibrillation detection from single-lead electrocardiograms (ECGs). We find that SMoLK matches the performance of models orders of magnitude larger. It is particularly suited for real-time applications using low-power devices, and its interpretability benefits high-stakes situations.
• Abstract（参考訳）: 医療用時系列信号の迅速かつ信頼性が高く正確な解釈は、高い精度の臨床的意思決定に不可欠である。 深層学習法は医療信号処理において前例のない性能を示したが、コストがかかり、計算集約的で解釈性に欠けていた。 本稿では,医療時系列処理のための解釈可能なアーキテクチャであるSmoLKを提案する。 SMoLKは、単一層スパースニューラルネットワークを形成する軽量なフレキシブルカーネルの集合を学習し、解釈可能性だけでなく、効率性、堅牢性、そしてデータ分布を見えないものに一般化する。 性能を維持しながらSMoLKネットワークのサイズを小さくするパラメータ削減手法を提案する。 我々は、多くの消費者ウェアラブルに共通する2つの重要なタスクとして、光胸腺撮影(PPG)アーティファクト検出と単葉心電図(ECG)による心房細動検出をテストした。 その結果,SMoLKはモデルオーダの規模が桁違いに大きくなることがわかった。 低消費電力デバイスを用いたリアルタイムアプリケーションに特に適しており、その解釈可能性が高い状況で有用である。

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