Fugu-MT 論文翻訳(概要): Guiding Masked Representation Learning to Capture Spatio-Temporal Relationship of Electrocardiogram

論文の概要: Guiding Masked Representation Learning to Capture Spatio-Temporal Relationship of Electrocardiogram

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09450v1
Date: Fri, 2 Feb 2024 10:04:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-18 13:06:05.127021
Title: Guiding Masked Representation Learning to Capture Spatio-Temporal Relationship of Electrocardiogram
Title（参考訳）: 心電図の時空間的関係を捉えるためのマスク表現学習
Authors: Yeongyeon Na, Minje Park, Yunwon Tae, Sunghoon Joo
Abstract要約: マスク付き12リード心電図データを再構成して時間的特徴を学習するためのST-MEMを提案する。 ST-MEMは、不整脈に対する様々な実験的設定において、他のSSLベースラインメソッドよりも優れている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.495423169067077
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Electrocardiograms (ECG) are widely employed as a diagnostic tool for monitoring electrical signals originating from a heart. Recent machine learning research efforts have focused on the application of screening various diseases using ECG signals. However, adapting to the application of screening disease is challenging in that labeled ECG data are limited. Achieving general representation through self-supervised learning (SSL) is a well-known approach to overcome the scarcity of labeled data; however, a naive application of SSL to ECG data, without considering the spatial-temporal relationships inherent in ECG signals, may yield suboptimal results. In this paper, we introduce ST-MEM (Spatio-Temporal Masked Electrocardiogram Modeling), designed to learn spatio-temporal features by reconstructing masked 12-lead ECG data. ST-MEM outperforms other SSL baseline methods in various experimental settings for arrhythmia classification tasks. Moreover, we demonstrate that ST-MEM is adaptable to various lead combinations. Through quantitative and qualitative analysis, we show a spatio-temporal relationship within ECG data.
Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)は、心臓由来の電気信号を監視する診断ツールとして広く用いられている。近年の機械学習研究は,心電図信号を用いた各種疾患のスクリーニングに重点を置いている。しかし,ecgデータは限られているため,スクリーニング疾患の適用への適応は困難である。自己教師付き学習(SSL)による一般的な表現の実現はラベル付きデータの不足を克服するためのよく知られたアプローチであるが、ECG信号に固有の空間的・時間的関係を考慮せずに、SSLをECGデータに適用することで、準最適結果が得られる。本稿では,12誘導心電図データを再構成し,時空間特性を学習するためのST-MEM(Spatio-Temporal Masked Electrocardiogram Modeling)を提案する。 ST-MEMは、不整脈分類タスクの様々な実験環境で、他のSSLベースラインメソッドよりも優れている。さらに,ST-MEMは様々な鉛の組み合わせに適応可能であることを示す。定量的および定性的な分析により、心電図データ内の時空間関係を示す。

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