論文の概要: Improving Diffusion Models for ECG Imputation with an Augmented Template Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15742v1
• Date: Tue, 24 Oct 2023 11:34:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 19:10:40.938676
• Title: Improving Diffusion Models for ECG Imputation with an Augmented Template Prior
• Title（参考訳）: 拡張テンプレートを用いた心電図インプテーションの拡散モデルの改善
• Authors: Alexander Jenkins, Zehua Chen, Fu Siong Ng, Danilo Mandic
• Abstract要約: ノイズや品質の悪い録音は、価値の欠落につながるが、モバイルヘルスシステムを使って収集される信号には大きな問題である。 近年の研究では、確率的時系列モデルによるECGの欠落値の計算が検討されている。 各種健康状態に先立って情報提供を条件としたテンプレート誘導型拡散確率モデルPulseDiffを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.6099225257178
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pulsative signals such as the electrocardiogram (ECG) are extensively collected as part of routine clinical care. However, noisy and poor-quality recordings, leading to missing values, are a major issue for signals collected using mobile health systems, decreasing the signal quality and affecting the automated downstream tasks. Recent studies have explored imputation of missing values for ECG with probabilistic time-series models. Nevertheless, in comparison with the deterministic models, their performance is still limited, as the variations across subjects and heart-beat relationships are not explicitly considered in the training objective. In this work, to improve the ECG imputation and forecasting accuracy with probabilistic models, we present an template-guided denoising diffusion probabilistic model, PulseDiff, which is conditioned an informative prior for a range of health conditions. Specifically, 1) we first extract a subject-level pulsative template from the observation as an informative prior of missing values, which captures the personal characteristics; 2) we then add beat-level stochastic shift terms on the template for prior augmentation, which considers the beat-level variance of positioning and amplitude; 3) we finally design a confidence score to consider the health condition of subject, which ensures our prior is provided in a safe way. Experiments with the PTBXL dataset reveal PulseDiff improves the performance of two strong DDPMs baseline models, CSDI and SSSD$^{S4}$, verifying our method guides the generation of DDPMs while managing the uncertainty. When combining with SSSD$^{S4}$, our PulseDiff method outperforms the leading deterministic model for short-interval missing data and is comparable for long-interval data loss.
• Abstract（参考訳）: 心電図(ecg)などの脈動信号は日常診療の一部として広範囲に収集される。 しかし、ノイズの多い低品質な録音は、モバイルの健康システムで収集された信号にとって大きな問題であり、信号品質が低下し、ダウンストリームのタスクが自動化される。 近年の研究では、確率的時系列モデルによるECGの欠落値の計算が検討されている。 それにもかかわらず、決定論的モデルと比較すると、被験者と心拍関係の差異がトレーニング目標において明示的に考慮されないため、その性能は依然として限られている。 本研究は,心電図の計算精度の向上と確率モデルによる予測精度の向上を目的として,様々な健康状態に先立って情報処理を行うテンプレート誘導型拡散確率モデルPulseDiffを提案する。 具体的には 1) まず,被写体レベルの脈動テンプレートを,個人的特徴を捉えた欠落値の先取りとして,観察から抽出する。 2) 位置と振幅のビートレベルのばらつきを考慮した事前拡張のためのテンプレートにビートレベルの確率シフト項を追加する。 3) 被験者の健康状態を検討するための信頼度スコアを最終的に設計し, プライオリティが安全な方法で提供されることを保証した。 PTBXLデータセットを用いて実験したところ、PulseDiffはCSDIとSSSD$^{S4}$という2つの強力なDDPMベースラインモデルの性能を改善し、不確実性を管理しながらDDPMの生成を検証した。 SSSD$^{S4}$と組み合わせると、PulseDiff法は短区間欠落データに対する主要な決定論的モデルよりも優れ、長期間隔データ損失に匹敵する。

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