論文の概要: Contrast Everything: A Hierarchical Contrastive Framework for Medical Time-Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14017v2
• Date: Tue, 24 Oct 2023 17:13:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 11:23:27.661525
• Title: Contrast Everything: A Hierarchical Contrastive Framework for Medical Time-Series
• Title（参考訳）: 対照的に、医療用時系列の階層的コントラストフレームワーク
• Authors: Yihe Wang, Yu Han, Haishuai Wang, Xiang Zhang
• Abstract要約: COMETは、医療時系列のすべての固有のレベルにおいてデータのコンピテンシーを活用する革新的な階層的フレームワークである。 我々の綿密に設計されたモデルは、観察、サンプル、トライアル、患者レベルという4つの潜在的なレベルからデータ一貫性を体系的にキャプチャする。 心筋梗塞の心電図信号とアルツハイマー病とパーキンソン病の脳波信号を含む3つの多様なデータセットを用いて,COMETと6つのベースラインを比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.469204999759965
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Contrastive representation learning is crucial in medical time series analysis as it alleviates dependency on labor-intensive, domain-specific, and scarce expert annotations. However, existing contrastive learning methods primarily focus on one single data level, which fails to fully exploit the intricate nature of medical time series. To address this issue, we present COMET, an innovative hierarchical framework that leverages data consistencies at all inherent levels in medical time series. Our meticulously designed model systematically captures data consistency from four potential levels: observation, sample, trial, and patient levels. By developing contrastive loss at multiple levels, we can learn effective representations that preserve comprehensive data consistency, maximizing information utilization in a self-supervised manner. We conduct experiments in the challenging patient-independent setting. We compare COMET against six baselines using three diverse datasets, which include ECG signals for myocardial infarction and EEG signals for Alzheimer's and Parkinson's diseases. The results demonstrate that COMET consistently outperforms all baselines, particularly in setup with 10% and 1% labeled data fractions across all datasets. These results underscore the significant impact of our framework in advancing contrastive representation learning techniques for medical time series. The source code is available at https://github.com/DL4mHealth/COMET.
• Abstract（参考訳）: コントラスト表現学習は、労働集約的、ドメイン特化的、希少な専門家アノテーションへの依存を軽減するため、医療時系列分析において重要である。 しかし、既存のコントラスト学習手法は主に1つのデータレベルに焦点を当てており、医療時系列の複雑な性質を完全に活用できない。 この問題に対処するために,医療時系列におけるデータコンピテンシーを生かした,革新的な階層型フレームワークCOMETを提案する。 我々の綿密に設計されたモデルは、観察、サンプル、トライアル、患者レベルという4つの潜在的なレベルからデータ一貫性を体系的にキャプチャする。 複数のレベルで対照的な損失を発生させることで、包括的なデータの一貫性を保ち、情報利用を自己管理的に最大化する効果的な表現を学習することができる。 患者に依存しない環境で実験を行う。 心筋梗塞の心電図信号やアルツハイマー病やパーキンソン病の脳波信号を含む3種類のデータセットを用いて6つの基準値と比較した。 その結果、COMETはすべてのベースラインを一貫して上回り、特に10%と1%のラベル付きデータセットで設定されている。 これらの結果は,医療時系列におけるコントラスト表現学習技術の進歩における我々の枠組みの意義を裏付けるものである。 ソースコードはhttps://github.com/DL4mHealth/COMETで入手できる。

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