論文の概要: ECGNet: A generative adversarial network (GAN) approach to the synthesis of 12-lead ECG signals from single lead inputs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03753v1
• Date: Sat, 23 Sep 2023 16:43:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-15 14:58:54.684446
• Title: ECGNet: A generative adversarial network (GAN) approach to the synthesis of 12-lead ECG signals from single lead inputs
• Title（参考訳）: ECGNet: 単一リード入力からの12誘導ECG信号合成のためのGANアプローチ
• Authors: Max Bagga, Hyunbae Jeon, Alex Issokson
• Abstract要約: ECGNetは、単一のリード入力から12リードのECG信号の完全なセットを生成するプロシージャである。 私たちの知る限りでは、ECGNetは1つのリードの入力から残りの11のリードを最初に予測します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Electrocardiography (ECG) signal generation has been heavily explored using generative adversarial networks (GAN) because the implementation of 12-lead ECGs is not always feasible. The GAN models have achieved remarkable results in reproducing ECG signals but are only designed for multiple lead inputs and the features the GAN model preserves have not been identified-limiting the generated signals use in cardiovascular disease (CVD)-predictive models. This paper presents ECGNet which is a procedure that generates a complete set of 12-lead ECG signals from any single lead input using a GAN framework with a bidirectional long short-term memory (LSTM) generator and a convolutional neural network (CNN) discriminator. Cross and auto-correlation analysis performed on the generated signals identifies features conserved during the signal generation-i.e., features that can characterize the unique-nature of each signal and thus likely indicators of CVD. Finally, by using ECG signals annotated with the CVD-indicative features detailed by the correlation analysis as inputs for a CVD-onset-predictive CNN model, we overcome challenges preventing the prediction of multiple-CVD targets. Our models are experimented on 15s 12-lead ECG dataset recorded using MyoVista's wavECG. Functional outcome data for each patient is recorded and used in the CVD-predictive model. Our best GAN model achieves state-of-the-art accuracy with Frechet Distance (FD) scores of 4.73, 4.89, 5.18, 4.77, 4.71, and 5.55 on the V1-V6 pre-cordial leads respectively and shows strength in preserving the P-Q segments and R-peaks in the generated signals. To the best of our knowledge, ECGNet is the first to predict all of the remaining eleven leads from the input of any single lead.
• Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)信号生成は,12誘導心電図の実装が必ずしも実現可能とは限らないため,GAN(Generative Adversarial Network)を用いて深く研究されている。 GANモデルは、心血管疾患(CVD)予測モデルで使用される生成された信号の制限を受けていないため、複数のリード入力のためにのみ設計されている。 本稿では、双方向長短期メモリ(LSTM)ジェネレータと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)識別器を備えたGANフレームワークを用いて、単一のリード入力から12リードECG信号の完全なセットを生成する手順であるECGNetを提案する。 生成した信号の相互相関解析は、信号生成時に保存される特徴、すなわち各信号の特異な構造とCVDの可能性のある指標を特徴付ける特徴を識別する。 最後に, CVD-onset-predictive CNNモデルの入力として, 相関解析により詳細に記述されたCVD-indicative特徴を付加したECG信号を用いることで, 複数CVDターゲットの予測を阻止する課題を克服する。 我々のモデルは、MyoVistaのwavECGを用いて記録された15から12のECGデータセットで実験されている。 各患者の機能結果データをcvd予測モデルに記録して使用する。 我々の最良GANモデルは,V1-V6前コーディアルリードにおけるFrechet Distance(FD)スコアが4.73,4.89,5.18,4.77,4.71,5.55であり,P-QセグメントとRピークを保存する際の強度を示す。 私たちの知る限りでは、ECGNetは1つのリードの入力から残りの11のリードを最初に予測します。

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