論文の概要: Towards quantitative precision for ECG analysis: Leveraging state space
models, self-supervision and patient metadata
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15291v1
- Date: Tue, 29 Aug 2023 13:25:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-30 14:07:53.300285
- Title: Towards quantitative precision for ECG analysis: Leveraging state space
models, self-supervision and patient metadata
- Title（参考訳）: ecg分析の定量化に向けて : 状態空間モデル,自己スーパービジョン,患者メタデータの活用
- Authors: Temesgen Mehari, Nils Strodthoff
- Abstract要約: 自動心電図解析システムの定量的精度向上を目的とした3つの要素について検討する。
まず、構造化状態空間モデル(SSM)を用いて時系列データの長期依存関係をキャプチャする。
第2に、コントラスト予測符号化を用いた自己教師型学習が、SSMの性能をさらに向上することを示した。
最後に、ECG信号と共に基本的な統計メタデータを入力として組み込む。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0777058026628583
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep learning has emerged as the preferred modeling approach for automatic
ECG analysis. In this study, we investigate three elements aimed at improving
the quantitative accuracy of such systems. These components consistently
enhance performance beyond the existing state-of-the-art, which is
predominantly based on convolutional models. Firstly, we explore more
expressive architectures by exploiting structured state space models (SSMs).
These models have shown promise in capturing long-term dependencies in time
series data. By incorporating SSMs into our approach, we not only achieve
better performance, but also gain insights into long-standing questions in the
field. Specifically, for standard diagnostic tasks, we find no advantage in
using higher sampling rates such as 500Hz compared to 100Hz. Similarly,
extending the input size of the model beyond 3 seconds does not lead to
significant improvements. Secondly, we demonstrate that self-supervised
learning using contrastive predictive coding can further improve the
performance of SSMs. By leveraging self-supervision, we enable the model to
learn more robust and representative features, leading to improved analysis
accuracy. Lastly, we depart from synthetic benchmarking scenarios and
incorporate basic demographic metadata alongside the ECG signal as input. This
inclusion of patient metadata departs from the conventional practice of relying
solely on the signal itself. Remarkably, this addition consistently yields
positive effects on predictive performance. We firmly believe that all three
components should be considered when developing next-generation ECG analysis
algorithms.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングは自動心電図解析のためのモデリング手法として好まれている。
本研究では,これらのシステムの量的精度向上を目的とした3つの要素について検討する。
これらのコンポーネントは、主に畳み込みモデルに基づく既存の最先端以上のパフォーマンスを一貫して向上させる。
まず、構造化状態空間モデル(SSM)を利用して、より表現力のあるアーキテクチャを探索する。
これらのモデルでは、時系列データの長期的な依存関係を捉えることが期待されている。
SSMを我々のアプローチに組み込むことで、より良いパフォーマンスを達成するだけでなく、この分野における長年の質問に対する洞察を得ることができます。
具体的には、標準的な診断タスクでは、500Hzなどのサンプリングレートを100Hzと比較しても利点がない。
同様に、モデルの入力サイズを3秒を超えて拡張しても、大きな改善は起こらない。
次に,コントラスト型予測符号化を用いた自己教師付き学習により,ssmsの性能がさらに向上することを示す。
自己スーパービジョンを活用することで、モデルがより堅牢で代表的な特徴を学習し、分析精度が向上する。
最後に、総合的なベンチマークシナリオから離脱し、ECG信号と共に基本的な統計メタデータを入力として組み込む。
この患者メタデータの包含は、信号自体にのみ依存する従来の慣行から外れている。
注目すべきは、この追加が常に予測性能にポジティブな影響をもたらすことだ。
我々は,次世代のECG分析アルゴリズムを開発する際には,これら3つのコンポーネントが考慮されるべきであると考えている。
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