論文の概要: Unlocking the Diagnostic Potential of ECG through Knowledge Transfer from Cardiac MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05764v1
• Date: Wed, 9 Aug 2023 10:05:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 16:03:18.590912
• Title: Unlocking the Diagnostic Potential of ECG through Knowledge Transfer from Cardiac MRI
• Title（参考訳）: 心臓MRIからの知識伝達による心電図診断の可能性
• Authors: \"Ozg\"un Turgut, Philip M\"uller, Paul Hager, Suprosanna Shit, Sophie Starck, Martin J. Menten, Eimo Martens, Daniel Rueckert
• Abstract要約: 本稿では,CMR画像からECG埋め込みへドメイン固有情報を転送する,自己監督型コントラスト手法を提案する。 本手法は,マルチモーダルコントラスト学習とマスク付きデータモデリングを組み合わせることで,心電図データのみから全体的心臓検診を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.257859765229826
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The electrocardiogram (ECG) is a widely available diagnostic tool that allows for a cost-effective and fast assessment of the cardiovascular health. However, more detailed examination with expensive cardiac magnetic resonance (CMR) imaging is often preferred for the diagnosis of cardiovascular diseases. While providing detailed visualization of the cardiac anatomy, CMR imaging is not widely available due to long scan times and high costs. To address this issue, we propose the first self-supervised contrastive approach that transfers domain-specific information from CMR images to ECG embeddings. Our approach combines multimodal contrastive learning with masked data modeling to enable holistic cardiac screening solely from ECG data. In extensive experiments using data from 40,044 UK Biobank subjects, we demonstrate the utility and generalizability of our method. We predict the subject-specific risk of various cardiovascular diseases and determine distinct cardiac phenotypes solely from ECG data. In a qualitative analysis, we demonstrate that our learned ECG embeddings incorporate information from CMR image regions of interest. We make our entire pipeline publicly available, including the source code and pre-trained model weights.
• Abstract（参考訳）: 心電図(Electrocardiogram、ECG)は、心臓血管の健康を低コストかつ迅速に評価できる診断ツールである。 しかし, 心血管疾患の診断には, より詳細な心磁気共鳴(CMR)画像検査が好まれる。 心臓解剖を詳細に視覚化する一方、CMR画像は長期のスキャン時間と高コストのために広くは利用できない。 そこで本研究では,CMR画像からECG埋め込みへドメイン固有情報を転送する,自己教師付きコントラスト方式を提案する。 マルチモーダルコントラスト学習とマスキングデータモデリングを組み合わせることにより、心電図データのみから総合的な心臓スクリーニングを可能にする。 40,044人の英国バイオバンクの被験者のデータを用いた広範囲な実験において,本手法の有用性と一般化性を実証した。 各種心血管疾患の被検者固有のリスクを予測し,心電図データのみから異なる心臓表現型を決定する。 定性的分析では、学習したECG埋め込みが関心のあるCMR画像領域からの情報を組み込むことを示した。 ソースコードやトレーニング済みモデルの重みなど、パイプライン全体を公開しています。

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