論文の概要: Anomaly Detection in Electrocardiograms: Advancing Clinical Diagnosis Through Self-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04935v1
• Date: Sun, 7 Apr 2024 12:15:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 18:51:34.446374
• Title: Anomaly Detection in Electrocardiograms: Advancing Clinical Diagnosis Through Self-Supervised Learning
• Title（参考訳）: 心電図における異常検出 : 自己監督学習による臨床診断の促進
• Authors: Aofan Jiang, Chaoqin Huang, Qing Cao, Yuchen Xu, Zi Zeng, Kang Chen, Ya Zhang, Yanfeng Wang,
• Abstract要約: 既存のシステムは、心臓のマクロ/ミクロ構造における深刻な生命を脅かす問題や変化の前兆となる稀な心臓異常を見逃すことがしばしばある。 本研究は自己監督型異常検出(AD)に焦点をあて,異常を示す偏差を認識するために,正常心電図のみを訓練する。 本稿では,心電図の異常を自律的に検出し,局所化するために,正常心電図の膨大なデータセットを利用する,心電図ADのための新しい自己教師型学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.37717219026923
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The electrocardiogram (ECG) is an essential tool for diagnosing heart disease, with computer-aided systems improving diagnostic accuracy and reducing healthcare costs. Despite advancements, existing systems often miss rare cardiac anomalies that could be precursors to serious, life-threatening issues or alterations in the cardiac macro/microstructure. We address this gap by focusing on self-supervised anomaly detection (AD), training exclusively on normal ECGs to recognize deviations indicating anomalies. We introduce a novel self-supervised learning framework for ECG AD, utilizing a vast dataset of normal ECGs to autonomously detect and localize cardiac anomalies. It proposes a novel masking and restoration technique alongside a multi-scale cross-attention module, enhancing the model's ability to integrate global and local signal features. The framework emphasizes accurate localization of anomalies within ECG signals, ensuring the method's clinical relevance and reliability. To reduce the impact of individual variability, the approach further incorporates crucial patient-specific information from ECG reports, such as age and gender, thus enabling accurate identification of a broad spectrum of cardiac anomalies, including rare ones. Utilizing an extensive dataset of 478,803 ECG graphic reports from real-world clinical practice, our method has demonstrated exceptional effectiveness in AD across all tested conditions, regardless of their frequency of occurrence, significantly outperforming existing models. It achieved superior performance metrics, including an AUROC of 91.2%, an F1 score of 83.7%, a sensitivity rate of 84.2%, a specificity of 83.0%, and a precision of 75.6% with a fixed recall rate of 90%. It has also demonstrated robust localization capabilities, with an AUROC of 76.5% and a Dice coefficient of 65.3% for anomaly localization.
• Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)は心疾患の診断に必須のツールであり、コンピュータ支援システムにより診断精度が向上し医療費が削減される。 進歩にもかかわらず、既存のシステムは心臓マクロ/ミクロ構造における深刻な生命を脅かす問題や変化の前兆となる稀な心臓異常を見逃すことがしばしばある。 本研究は, 自己教師付き異常検出(AD)に焦点を当て, 正常心電図のみを訓練し, 異常を示す偏差を認識することにより, このギャップに対処する。 本稿では,心電図の異常を自律的に検出し,局所化するために,正常心電図の膨大なデータセットを利用する,心電図ADのための新しい自己教師型学習フレームワークを提案する。 マルチスケールのクロスアテンションモジュールとともに新しいマスキングと復元技術を提案し,グローバルおよびローカルな信号機能を統合する能力を向上させる。 このフレームワークは、ECG信号内の異常の正確な局所化を強調し、その方法の臨床的妥当性と信頼性を保証する。 個人の変動の影響を低減するため、この手法は、年齢や性別などの心電図レポートから重要な患者固有の情報をさらに取り入れ、稀な心疾患を含む幅広い心疾患の正確な同定を可能にする。 実際の臨床実践から得られた478,803心電図の広範なデータセットを用いて,本手法は,発生頻度によらず,既存のモデルよりも有意に優れており,全試験条件におけるADの異常な有効性を示した。 AUROCは91.2%、F1スコアは83.7%、感度は84.2%、特異度は83.0%、精度は75.6%、リコール率は90%だった。 また、AUROCは76.5%、Dice係数は65.3%で、ロバストなローカライゼーション能力も示している。

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