Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bayesian ECG reconstruction using denoising diffusion generative models

論文の概要: Bayesian ECG reconstruction using denoising diffusion generative models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05388v1
Date: Mon, 18 Dec 2023 15:56:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-15 08:45:05.826779
Title: Bayesian ECG reconstruction using denoising diffusion generative models
Title（参考訳）: 消音拡散生成モデルを用いたベイズ心電図再構成
Authors: Gabriel V. Cardoso, Lisa Bedin, Josselin Duchateau, R\'emi Dubois, Eric Moulines
Abstract要約: 健常心電図(ECG)データを用いて訓練したDDGM(denoising diffusion generative model)を提案する。以上の結果から, この革新的な生成モデルにより, 現実的なECG信号を生成できることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.603515105957461
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In this work, we propose a denoising diffusion generative model (DDGM) trained with healthy electrocardiogram (ECG) data that focuses on ECG morphology and inter-lead dependence. Our results show that this innovative generative model can successfully generate realistic ECG signals. Furthermore, we explore the application of recent breakthroughs in solving linear inverse Bayesian problems using DDGM. This approach enables the development of several important clinical tools. These include the calculation of corrected QT intervals (QTc), effective noise suppression of ECG signals, recovery of missing ECG leads, and identification of anomalous readings, enabling significant advances in cardiac health monitoring and diagnosis.
Abstract（参考訳）: 本研究は,心電図(ECG)データを学習し,心電図の形態と葉間依存性に着目したDDGM(denoising diffusion generative model)を提案する。以上の結果から,この斬新な生成モデルによって現実的なECG信号が生成できることが示唆された。さらに,ddgmを用いた線形逆ベイズ問題に対する最近のブレークスルーの適用について検討する。このアプローチは、いくつかの重要な臨床ツールの開発を可能にする。それらは、補正されたqt間隔(qtc)の計算、心電図信号の効果的なノイズ抑制、心電図リードの欠如の回復、異常な読み出しの同定、心臓の健康モニタリングと診断の著しい進歩を含む。

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