論文の概要: Masked Transformer for Electrocardiogram Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07136v1
- Date: Thu, 31 Aug 2023 09:21:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-17 13:50:54.308550
- Title: Masked Transformer for Electrocardiogram Classification
- Title(参考訳): 心電図分類のためのマスク変圧器
- Authors: Ya Zhou, Xiaolin Diao, Yanni Huo, Yang Liu, Xiaohan Fan, and Wei Zhao
- Abstract要約: MTECGと呼ばれるECG分類に有用なマスク付きトランスフォーマー法を提案する。
提案したトレーニング戦略では、5.7Mパラメータの軽量モデルが幅広いマスキング比で安定して機能する。
プライベートなECGデータセットとパブリックなECGデータセットの両方の実験により、MTECG-TはECG分類における最近の最先端アルゴリズムよりも大幅に優れていることが示された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.229662895786343
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Electrocardiogram (ECG) is one of the most important diagnostic tools in
clinical applications. With the advent of advanced algorithms, various deep
learning models have been adopted for ECG tasks. However, the potential of
Transformers for ECG data is not yet realized, despite their widespread success
in computer vision and natural language processing. In this work, we present a
useful masked Transformer method for ECG classification referred to as MTECG,
which expands the application of masked autoencoders to ECG time series. We
construct a dataset comprising 220,251 ECG recordings with a broad range of
diagnoses annoated by medical experts to explore the properties of MTECG. Under
the proposed training strategies, a lightweight model with 5.7M parameters
performs stably well on a broad range of masking ratios (5%-75%). The ablation
studies highlight the importance of fluctuated reconstruction targets, training
schedule length, layer-wise LR decay and DropPath rate. The experiments on both
private and public ECG datasets demonstrate that MTECG-T significantly
outperforms the recent state-of-the-art algorithms in ECG classification.
- Abstract(参考訳): 心電図(ECG)は臨床応用において最も重要な診断ツールの一つである。
高度なアルゴリズムの出現に伴い、ECGタスクに様々なディープラーニングモデルが採用されている。
しかし、コンピュータビジョンや自然言語処理で広く成功したにもかかわらず、ECGデータに対するトランスフォーマーの可能性はまだ実現されていない。
本稿では、マスク付きオートエンコーダのECG時系列への応用を拡大する、MTECGと呼ばれるECG分類のための有用なマスク付きトランスフォーマー法を提案する。
220,251個の心電図記録を医療専門家が診断し,MTECGの特性を探索するデータセットを構築した。
提案手法では,5.7mパラメータの軽量モデルがマスキング比 (5%-75%) の広い範囲において安定して機能することを示す。
アブレーション研究は, 変動する再建目標, トレーニングスケジュール長, 層状LR崩壊およびDropPath速度の重要性を強調した。
プライベートなECGデータセットとパブリックなECGデータセットの両方の実験により、MTECG-TはECG分類における最近の最先端アルゴリズムよりも大幅に優れていることが示された。
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