Fugu-MT 論文翻訳(概要): MELEP: A Novel Predictive Measure of Transferability in Multi-Label ECG Diagnosis

論文の概要: MELEP: A Novel Predictive Measure of Transferability in Multi-Label ECG Diagnosis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04224v2
Date: Wed, 12 Jun 2024 08:27:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-13 23:33:02.609391
Title: MELEP: A Novel Predictive Measure of Transferability in Multi-Label ECG Diagnosis
Title（参考訳）: MELEP: マルチラベル心電図診断におけるトランスファービリティの新しい予測指標
Authors: Cuong V. Nguyen, Hieu Minh Duong, Cuong D. Do,
Abstract要約: 本稿では,事前学習したモデルから下流のECG診断タスクへの知識伝達の有効性を推定する手段であるMELEPを紹介する。実験により、MELEPは、小・不均衡のECGデータに基づいて、事前学習した畳み込みと繰り返しの深部ニューラルネットワークの性能を予測できることを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3654846342364306
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In practical electrocardiography (ECG) interpretation, the scarcity of well-annotated data is a common challenge. Transfer learning techniques are valuable in such situations, yet the assessment of transferability has received limited attention. To tackle this issue, we introduce MELEP, which stands for Muti-label Expected Log of Empirical Predictions, a measure designed to estimate the effectiveness of knowledge transfer from a pre-trained model to a downstream multi-label ECG diagnosis task. MELEP is generic, working with new target data with different label sets, and computationally efficient, requiring only a single forward pass through the pre-trained model. To the best of our knowledge, MELEP is the first transferability metric specifically designed for multi-label ECG classification problems. Our experiments show that MELEP can predict the performance of pre-trained convolutional and recurrent deep neural networks, on small and imbalanced ECG data. Specifically, we observed strong correlation coefficients (with absolute values exceeding 0.6 in most cases) between MELEP and the actual average F1 scores of the fine-tuned models. Our work highlights the potential of MELEP to expedite the selection of suitable pre-trained models for ECG diagnosis tasks, saving time and effort that would otherwise be spent on fine-tuning these models.
Abstract（参考訳）: 実用的な心電図(ECG)の解釈では、注意深いデータの不足が一般的な課題である。このような状況下では伝達学習技術は有用であるが,伝達可能性の評価は限られている。この課題に対処するため,Mati-label expecteded Log of Empirical Predictionsの略であるMELEPを導入する。これは,事前学習モデルから下流マルチラベルECG診断タスクへの知識伝達の有効性を推定するための指標である。 MELEPは汎用的であり、異なるラベルセットで新しいターゲットデータを扱う。私たちの知る限りでは、MELEPはマルチラベルECG分類問題に特化して設計された最初の転送可能性指標である。実験により、MELEPは、小・不均衡のECGデータに基づいて、事前学習した畳み込みと繰り返しの深部ニューラルネットワークの性能を予測できることを示した。具体的には、MELEPと微調整モデルの平均F1スコアとの間に強い相関係数(ほとんどの場合0.6を超える絶対値)を観測した。我々の研究は、ECG診断タスクに適したトレーニング済みモデルの選定を迅速化し、これらのモデルの微調整に費やされる時間と労力を節約するMELEPの可能性を強調している。

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