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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