論文の概要: ETP: Learning Transferable ECG Representations via ECG-Text Pre-training
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07145v1
- Date: Wed, 6 Sep 2023 19:19:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-17 13:39:24.356896
- Title: ETP: Learning Transferable ECG Representations via ECG-Text Pre-training
- Title(参考訳): ETP:ECG-Textプレトレーニングによる伝達可能なECG表現の学習
- Authors: Che Liu, Zhongwei Wan, Sibo Cheng, Mi Zhang, Rossella Arcucci
- Abstract要約: ECG-Text Pre-training (ETP)は、ECG信号とテキストレポートをリンクするクロスモーダル表現を学習するために設計された革新的なフレームワークである。
ETPはECGエンコーダと事前訓練された言語モデルを使用して、ECG信号を対応するテキストレポートと整合させる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.856365645831728
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the domain of cardiovascular healthcare, the Electrocardiogram (ECG)
serves as a critical, non-invasive diagnostic tool. Although recent strides in
self-supervised learning (SSL) have been promising for ECG representation
learning, these techniques often require annotated samples and struggle with
classes not present in the fine-tuning stages. To address these limitations, we
introduce ECG-Text Pre-training (ETP), an innovative framework designed to
learn cross-modal representations that link ECG signals with textual reports.
For the first time, this framework leverages the zero-shot classification task
in the ECG domain. ETP employs an ECG encoder along with a pre-trained language
model to align ECG signals with their corresponding textual reports. The
proposed framework excels in both linear evaluation and zero-shot
classification tasks, as demonstrated on the PTB-XL and CPSC2018 datasets,
showcasing its ability for robust and generalizable cross-modal ECG feature
learning.
- Abstract(参考訳): 心臓血管医療の分野では、心電図(ECG)は重要な非侵襲的診断ツールとして機能する。
近年の自己教師型学習(SSL)の進歩はECG表現学習に有望であるが,これらの手法は注釈付きサンプルを必要とすることが多く,微調整段階には存在しないクラスとの闘いも少なくない。
これらの制約に対処するために、ECG信号とテキストレポートをリンクするクロスモーダル表現を学習するための革新的なフレームワークであるECG-Text Pre-training (ETP)を導入する。
このフレームワークはECGドメインのゼロショット分類タスクを初めて活用する。
ETPはECGエンコーダと事前訓練された言語モデルを使用して、ECG信号を対応するテキストレポートと整合させる。
PTB-XLとCPSC2018データセットで示されたように、提案フレームワークは線形評価とゼロショット分類の両方に優れており、堅牢で一般化可能なクロスモーダルECG特徴学習能力を示している。
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