論文の概要: Unsupervised Pre-Training Using Masked Autoencoders for ECG Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11153v1
• Date: Tue, 17 Oct 2023 11:19:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 16:18:35.272281
• Title: Unsupervised Pre-Training Using Masked Autoencoders for ECG Analysis
• Title（参考訳）: マスクオートエンコーダを用いたecg解析のための教師なし事前学習
• Authors: Guoxin Wang, Qingyuan Wang, Ganesh Neelakanta Iyer, Avishek Nag and Deepu John
• Abstract要約: 本稿では、心電図(ECG)信号のためのマスク付きオートエンコーダ(MAE)に基づく教師なし事前トレーニング手法を提案する。 さらに、ECG分析のための完全なフレームワークを形成するためのタスク固有の微調整を提案する。 フレームワークは高レベルで普遍的で、特定のモデルアーキテクチャやタスクに個別に適応していない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.3312979375047025
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unsupervised learning methods have become increasingly important in deep learning due to their demonstrated large utilization of datasets and higher accuracy in computer vision and natural language processing tasks. There is a growing trend to extend unsupervised learning methods to other domains, which helps to utilize a large amount of unlabelled data. This paper proposes an unsupervised pre-training technique based on masked autoencoder (MAE) for electrocardiogram (ECG) signals. In addition, we propose a task-specific fine-tuning to form a complete framework for ECG analysis. The framework is high-level, universal, and not individually adapted to specific model architectures or tasks. Experiments are conducted using various model architectures and large-scale datasets, resulting in an accuracy of 94.39% on the MITDB dataset for ECG arrhythmia classification task. The result shows a better performance for the classification of previously unseen data for the proposed approach compared to fully supervised methods.
• Abstract（参考訳）: データセットの大規模利用とコンピュータビジョンや自然言語処理タスクの高精度化により,教師なし学習手法が深層学習においてますます重要になっている。 教師なし学習手法を他のドメインに拡張する傾向が強まり、大量の不正なデータを活用するのに役立ちます。 本稿では、心電図(ECG)信号のためのマスク付きオートエンコーダ(MAE)に基づく教師なし事前トレーニング手法を提案する。 さらに、ECG分析のための完全なフレームワークを形成するためのタスク固有の微調整を提案する。 フレームワークは高レベルで普遍的で、特定のモデルアーキテクチャやタスクに個別に適応していない。 様々なモデルアーキテクチャと大規模データセットを用いて実験を行い、その結果、心電図不整脈分類タスクのためのmitdbデータセットで94.39%の精度が得られた。 その結果, 提案手法では, 教師あり手法に比べ, 従来認識されていなかったデータの分類性能が向上した。

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