論文の概要: Multi-scale Cross-restoration Framework for Electrocardiogram Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01639v1
• Date: Thu, 3 Aug 2023 09:16:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-04 14:37:27.797564
• Title: Multi-scale Cross-restoration Framework for Electrocardiogram Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 心電図異常検出のためのマルチスケールクロスレプロレーションフレームワーク
• Authors: Aofan Jiang, Chaoqin Huang, Qing Cao, Shuang Wu, Zi Zeng, Kang Chen, Ya Zhang, and Yanfeng Wang
• Abstract要約: 心電図(Electrocardiogram、ECG)は、心疾患の診断に広く用いられるツールである。 希少な心疾患は、トレーニングデータセットがすべての心疾患を排出できないことを考慮して、従来の心電図解析を用いて診断されることがある。 本稿では、異常検出を用いて不健康状態を特定し、通常の心電図をトレーニング用として用いることを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.48389041651675
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Electrocardiogram (ECG) is a widely used diagnostic tool for detecting heart conditions. Rare cardiac diseases may be underdiagnosed using traditional ECG analysis, considering that no training dataset can exhaust all possible cardiac disorders. This paper proposes using anomaly detection to identify any unhealthy status, with normal ECGs solely for training. However, detecting anomalies in ECG can be challenging due to significant inter-individual differences and anomalies present in both global rhythm and local morphology. To address this challenge, this paper introduces a novel multi-scale cross-restoration framework for ECG anomaly detection and localization that considers both local and global ECG characteristics. The proposed framework employs a two-branch autoencoder to facilitate multi-scale feature learning through a masking and restoration process, with one branch focusing on global features from the entire ECG and the other on local features from heartbeat-level details, mimicking the diagnostic process of cardiologists. Anomalies are identified by their high restoration errors. To evaluate the performance on a large number of individuals, this paper introduces a new challenging benchmark with signal point-level ground truths annotated by experienced cardiologists. The proposed method demonstrates state-of-the-art performance on this benchmark and two other well-known ECG datasets. The benchmark dataset and source code are available at: \url{https://github.com/MediaBrain-SJTU/ECGAD}
• Abstract（参考訳）: 心電図(Electrocardiogram、ECG)は、心疾患の診断に広く用いられるツールである。 まれな心疾患は、訓練データセットがすべての可能な心疾患を排出できないことを考慮し、伝統的な心電図分析を用いて過度に診断される可能性がある。 本稿では,異常検出を用いて不健康状態を特定することを提案する。 しかし、心電図の異常を検出することは、大域リズムと局所形態の両方に存在する個人間差と異常により困難である。 そこで本稿では,ECGの異常検出とローカライゼーションのための,局所的およびグローバルなECG特性を考慮した新しい多スケールクロスレプロレーションフレームワークを提案する。 提案フレームワークでは,2分岐オートエンコーダを用いてマスキングと修復のプロセスを通じてマルチスケールな特徴学習を行い,心電図全体と心電図全体からのグローバル特徴に着目し,心臓科医の診断過程を模倣した局所的特徴量に着目した。 異常は高い復元誤差によって識別される。 本稿では,経験豊富な心科医がアノテートした信号点レベルの基底的真理を用いた新しい挑戦的ベンチマークを提案する。 提案手法は,このベンチマークと他の2つの有名なECGデータセット上での最先端性能を示す。 ベンチマークデータセットとソースコードは、 \url{https://github.com/mediabrain-sjtu/ecgad} で入手できる。

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