論文の概要: Interpretation of Intracardiac Electrograms Through Textual Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01115v1
• Date: Fri, 2 Feb 2024 03:15:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 17:04:05.105828
• Title: Interpretation of Intracardiac Electrograms Through Textual Representations
• Title（参考訳）: テキスト表現による心内電図の解釈
• Authors: William Jongwon Han, Diana Gomez, Avi Alok, Chaojing Duan, Michael A. Rosenberg, Douglas Weber, Emerson Liu, Ding Zhao
• Abstract要約: 心房細動(AFib)の不規則な電気活動を理解することは心電図において重要な課題である。 人工知能(AI)の最近の進歩は、深層学習フレームワークを使用して、AFib中にEGMを解釈する作業を可能にしている。 本研究では,事前学習したLMを用いて,マスク付き言語モデリングによるEGMおよびAFib分類の微調整を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.072035450793322
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding the irregular electrical activity of atrial fibrillation (AFib) has been a key challenge in electrocardiography. For serious cases of AFib, catheter ablations are performed to collect intracardiac electrograms (EGMs). EGMs offer intricately detailed and localized electrical activity of the heart and are an ideal modality for interpretable cardiac studies. Recent advancements in artificial intelligence (AI) has allowed some works to utilize deep learning frameworks to interpret EGMs during AFib. Additionally, language models (LMs) have shown exceptional performance in being able to generalize to unseen domains, especially in healthcare. In this study, we are the first to leverage pretrained LMs for finetuning of EGM interpolation and AFib classification via masked language modeling. We formulate the EGM as a textual sequence and present competitive performances on AFib classification compared against other representations. Lastly, we provide a comprehensive interpretability study to provide a multi-perspective intuition of the model's behavior, which could greatly benefit the clinical use.
• Abstract（参考訳）: 心房細動(AFib)の不規則な電気活動を理解することは心電図における重要な課題である。 重篤なAFib症例に対しては、心内電図(EGM)の収集のためにカテーテルアブレーションを行う。 EGMは、心臓の複雑な詳細で局所的な電気活動を提供し、解釈可能な心臓研究に理想的なモダリティである。 人工知能(AI)の最近の進歩は、深層学習フレームワークを使用して、AFib中にEGMを解釈する作業を可能にしている。 さらに、言語モデル(LM)は、特に医療において、目に見えない領域に一般化できるという、例外的な性能を示している。 本研究では,マスク付き言語モデリングによるEMG補間とAFib分類の微調整に事前学習したLMを初めて活用する。 テキストシーケンスとしてEGMを定式化し、他の表現と比較してAFib分類における競合性能を示す。 最後に, モデル行動の多視点的直観を提供するための総合的解釈可能性研究を行い, 臨床応用に大きな恩恵をもたらす可能性がある。

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