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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15742v2
• Date: Tue, 14 Nov 2023 12:02:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 18:02:17.913086
• 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: ノイズと品質の悪い録音は、モバイルヘルスシステムを使って収集された信号にとって大きな問題である。 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。 本稿では,様々な健康状態の事前情報として,テンプレート誘導型拡散確率モデル(DDPM)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 are a major issue for signals collected using mobile health systems, decreasing the signal quality, leading to missing values, and affecting automated downstream tasks. Recent studies have explored the imputation of missing values in 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 imputation and forecasting accuracy for ECG with probabilistic models, we present a template-guided denoising diffusion probabilistic model (DDPM), PulseDiff, which is conditioned on an informative prior for a range of health conditions. Specifically, 1) we first extract a subject-level pulsative template from the observed values to use as an informative prior of the missing values, which personalises the prior; 2) we then add beat-level stochastic shift terms to augment the prior, which considers variations in the position and amplitude of the prior at each beat; 3) we finally design a confidence score to consider the health condition of the subject, which ensures our prior is provided safely. Experiments with the PTBXL dataset reveal that PulseDiff improves the performance of two strong DDPM baseline models, CSDI and SSSD$^{S4}$, verifying that our method guides the generation of DDPMs while managing the uncertainty. When combined with SSSD$^{S4}$, PulseDiff 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の録音は、モバイルの健康システムで収集された信号の主要な問題であり、信号品質が低下し、値が失われ、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。 そこで本研究では, 確率モデルを用いた心電図のインプテーションと予測精度の向上を目的として, 様々な健康状態に先立ち, 情報に条件づけられた拡散確率モデル(ddpm)である 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観測値から抽出し,その先行値をパーソナライズする欠落値の先行情報として使用する。 2) 各ビートにおける前者の位置と振幅の変動を考慮した前者の増大にビートレベルの確率シフト項を加える。 3) 被験者の健康状態を検討するための信頼度スコアをデザインし, プライオリティが安全に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の生成を誘導することを確認した。 SSSD$^{S4}$と組み合わせると、PulseDiffは短区間欠落データの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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