論文の概要: Uncovering ECG Changes during Healthy Aging using Explainable AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07463v1
• Date: Wed, 11 Oct 2023 13:05:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 22:54:27.236973
• Title: Uncovering ECG Changes during Healthy Aging using Explainable AI
• Title（参考訳）: 説明可能なaiを用いた加齢に伴う心電図変化の解明
• Authors: Gabriel Ott, Yannik Schaubelt, Juan Miguel Lopez Alcaraz, Wilhelm Haverkamp, Nils Strodthoff
• Abstract要約: 我々は、さまざまな年齢の健康な個人の頑健なデータセットからECGデータを分析するために、ディープラーニングモデルとツリーベースモデルを用いています。 木質分類器を用いた解析により, 推定呼吸速度の年齢関連低下が明らかとなり, SDANN値が高いことが高齢者の指標であることが明らかとなった。 これらの発見は、年齢に関するECGの変化に新たな光を当て、従来の機能ベースのアプローチを超越した洞察を与えました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.869967783513041
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cardiovascular diseases remain the leading global cause of mortality. This necessitates a profound understanding of heart aging processes to diagnose constraints in cardiovascular fitness. Traditionally, most of such insights have been drawn from the analysis of electrocardiogram (ECG) feature changes of individuals as they age. However, these features, while informative, may potentially obscure underlying data relationships. In this paper, we employ a deep-learning model and a tree-based model to analyze ECG data from a robust dataset of healthy individuals across varying ages in both raw signals and ECG feature format. Explainable AI techniques are then used to identify ECG features or raw signal characteristics are most discriminative for distinguishing between age groups. Our analysis with tree-based classifiers reveal age-related declines in inferred breathing rates and identifies notably high SDANN values as indicative of elderly individuals, distinguishing them from younger adults. Furthermore, the deep-learning model underscores the pivotal role of the P-wave in age predictions across all age groups, suggesting potential changes in the distribution of different P-wave types with age. These findings shed new light on age-related ECG changes, offering insights that transcend traditional feature-based approaches.
• Abstract（参考訳）: 心臓血管疾患はいまだに世界的死因である。 これにより、心臓の老化過程を深く理解し、心血管適合性の制約を診断する必要がある。 伝統的に、これらの洞察のほとんどは、加齢に伴う心電図(ecg)の特徴変化の分析から引き出されたものである。 しかし、これらの機能は情報的ではあるが、潜在的なデータ関係が曖昧になる可能性がある。 本稿では,生の信号と心電図の特徴形式の両方において,健康な個体のロバストなデータセットからecgデータを解析するために,ディープラーニングモデルとツリーベースモデルを用いる。 次に、説明可能なAI技術を使用してECGの特徴や生信号の特徴を識別する。 木質分類器を用いた分析では, 推定呼吸速度の年齢関連低下が明らかとなり, SDANN値が高いことが高齢者の指標として認識され, 若年者と区別される。 さらに、ディープラーニングモデルでは、年齢予測におけるp波の役割が全年齢群に及ぼし、年齢による異なるp波タイプの分布の変化が示唆される。 これらの発見は、年齢に関するECGの変化に新たな光を当て、従来の機能ベースのアプローチを超越した洞察を与えました。

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