論文の概要: Unlocking the diagnostic potential of electrocardiograms through information transfer from cardiac magnetic resonance imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05764v2
• Date: Tue, 07 Jan 2025 20:50:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-09 14:54:27.330745
• Title: Unlocking the diagnostic potential of electrocardiograms through information transfer from cardiac magnetic resonance imaging
• Title（参考訳）: 心磁気共鳴画像からの情報伝達による心電図診断電位のロック解除
• Authors: Özgün Turgut, Philip Müller, Paul Hager, Suprosanna Shit, Sophie Starck, Martin J. Menten, Eimo Martens, Daniel Rueckert,
• Abstract要約: 本稿では,心電図のみから,費用対効果と総合的な心検診を行うための深層学習戦略を提案する。 提案手法は,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て,CMR画像からECG表現へのドメイン固有情報転送を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.77594028637426
• License:
• Abstract: Cardiovascular diseases (CVD) can be diagnosed using various diagnostic modalities. The electrocardiogram (ECG) is a cost-effective and widely available diagnostic aid that provides functional information of the heart. However, its ability to classify and spatially localise CVD is limited. In contrast, cardiac magnetic resonance (CMR) imaging provides detailed structural information of the heart and thus enables evidence-based diagnosis of CVD, but long scan times and high costs limit its use in clinical routine. In this work, we present a deep learning strategy for cost-effective and comprehensive cardiac screening solely from ECG. Our approach combines multimodal contrastive learning with masked data modelling to transfer domain-specific information from CMR imaging to ECG representations. In extensive experiments using data from 40,044 UK Biobank subjects, we demonstrate the utility and generalisability of our method for subject-specific risk prediction of CVD and the prediction of cardiac phenotypes using only ECG data. Specifically, our novel multimodal pre-training paradigm improves performance by up to 12.19 % for risk prediction and 27.59 % for phenotype prediction. In a qualitative analysis, we demonstrate that our learned ECG representations incorporate information from CMR image regions of interest. Our entire pipeline is publicly available at https://github.com/oetu/MMCL-ECG-CMR.
• Abstract（参考訳）: 心血管疾患(CVD)は様々な診断法を用いて診断できる。 心電図(Electrocardiogram、ECG)は、心臓の機能情報を提供する費用効率が高く、広く利用可能な診断補助具である。 しかし、CVDを分類し、空間的に局在させる能力は限られている。 対照的に、心臓磁気共鳴(CMR)イメージングは心臓の詳細な構造情報を提供し、CVDのエビデンスに基づく診断を可能にするが、長いスキャン時間と高コストは臨床経過での使用を制限する。 本研究は,心電図のみから,費用対効果,包括的心検診を行うための深層学習戦略を提案する。 提案手法は,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て,CMR画像からECG表現へのドメイン固有情報転送を行う。 40,044人の英国バイオバンクの被験者から得られたデータを用いた広範囲な実験において、CVDの主観的リスク予測と心電図データのみを用いた心臓表現型の予測において、本手法の有用性と汎用性を実証した。 具体的には,リスク予測では最大12.19 %,表現型予測では27.59 %の性能向上を図る。 定性的な分析では、学習したECG表現が関心のあるCMR画像領域からの情報を取り入れていることが示される。 パイプライン全体はhttps://github.com/oetu/MMCL-ECG-CMRで公開されています。

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