論文の概要: Modally Reduced Representation Learning of Multi-Lead ECG Signals through Simultaneous Alignment and Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19359v1
• Date: Fri, 24 May 2024 06:06:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 19:45:41.418809
• Title: Modally Reduced Representation Learning of Multi-Lead ECG Signals through Simultaneous Alignment and Reconstruction
• Title（参考訳）: 同時アライメントと再構成による多値心電図信号のモデレート表現学習
• Authors: Nabil Ibtehaz, Masood Mortazavi,
• Abstract要約: 本稿では,ECG信号のチャネルに依存しない統一表現を生成することができるECG信号の表現学習手法を提案する。 生成された埋め込みは、下流タスクのためのECG信号の有能な機能として機能します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Electrocardiogram (ECG) signals, profiling the electrical activities of the heart, are used for a plethora of diagnostic applications. However, ECG systems require multiple leads or channels of signals to capture the complete view of the cardiac system, which limits their application in smartwatches and wearables. In this work, we propose a modally reduced representation learning method for ECG signals that is capable of generating channel-agnostic, unified representations for ECG signals. Through joint optimization of reconstruction and alignment, we ensure that the embeddings of the different channels contain an amalgamation of the overall information across channels while also retaining their specific information. On an independent test dataset, we generated highly correlated channel embeddings from different ECG channels, leading to a moderate approximation of the 12-lead signals from a single-channel embedding. Our generated embeddings can work as competent features for ECG signals for downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)信号は、心臓の電気的活動をプロファイリングするものであり、多くの診断用途に用いられている。 しかし、心電図システムでは、心臓系の完全な視界を捉えるために複数のリードや信号チャネルが必要であるため、スマートウォッチやウェアラブルへの応用は制限される。 本稿では,ECG信号のチャネルに依存しない統一表現を生成することができるECG信号の表現学習手法を提案する。 再構成とアライメントの協調最適化により、異なるチャネルの埋め込みが、チャネル全体の情報の集約を含むとともに、特定の情報を保持することを保証する。 独立したテストデータセットを用いて、異なるECGチャネルから高相関なチャネル埋め込みを生成し、単一のチャネル埋め込みから12個のリード信号の適度な近似を導いた。 生成された埋め込みは、下流タスクのためのECG信号の有能な機能として機能します。

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