論文の概要: ECG Semantic Integrator (ESI): A Foundation ECG Model Pretrained with LLM-Enhanced Cardiological Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19366v2
• Date: Wed, 23 Oct 2024 18:01:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:49:07.775623
• Title: ECG Semantic Integrator (ESI): A Foundation ECG Model Pretrained with LLM-Enhanced Cardiological Text
• Title（参考訳）: 心電図セマンティックインテグレータ(ESI) : LLM強化心電図を用いた基礎心電図モデル
• Authors: Han Yu, Peikun Guo, Akane Sano,
• Abstract要約: 本研究は,12誘導ECG信号の学習表現の品質とロバスト性の向上を目的とした,新しいマルチモーダルコントラスト保持フレームワークを提案する。 私たちのフレームワークは、Cardio Query Assistant(CQA)とECG Semantics Integrator(ESI)の2つの重要なコンポーネントで構成されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.06147507373525
• License:
• Abstract: The utilization of deep learning on electrocardiogram (ECG) analysis has brought the advanced accuracy and efficiency of cardiac healthcare diagnostics. By leveraging the capabilities of deep learning in semantic understanding, especially in feature extraction and representation learning, this study introduces a new multimodal contrastive pretaining framework that aims to improve the quality and robustness of learned representations of 12-lead ECG signals. Our framework comprises two key components, including Cardio Query Assistant (CQA) and ECG Semantics Integrator(ESI). CQA integrates a retrieval-augmented generation (RAG) pipeline to leverage large language models (LLMs) and external medical knowledge to generate detailed textual descriptions of ECGs. The generated text is enriched with information about demographics and waveform patterns. ESI integrates both contrastive and captioning loss to pretrain ECG encoders for enhanced representations. We validate our approach through various downstream tasks, including arrhythmia detection and ECG-based subject identification. Our experimental results demonstrate substantial improvements over strong baselines in these tasks. These baselines encompass supervised and self-supervised learning methods, as well as prior multimodal pretraining approaches.
• Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)解析における深層学習の利用により,心疾患診断の精度と効率が向上した。 本研究は,意味理解における深層学習,特に特徴抽出と表現学習の能力を活用することにより,12誘導ECG信号の学習表現の質と堅牢性の向上を目的とした,多モードのコントラスト保持フレームワークを提案する。 私たちのフレームワークは、Cardio Query Assistant(CQA)とECG Semantics Integrator(ESI)の2つの重要なコンポーネントで構成されています。 CQAは、検索拡張世代(RAG)パイプラインを統合して、大きな言語モデル(LLM)と外部医療知識を活用し、ECGの詳細なテキスト記述を生成する。 生成されたテキストには、人口統計や波形パターンに関する情報が豊富に含まれている。 ESIはコントラストとキャプションの両方の損失を統合し、拡張表現のためのECGエンコーダを事前訓練する。 我々は,不整脈検出や心電図に基づく被験者識別など,様々な下流課題を通じてアプローチを検証する。 実験結果は,これらのタスクにおいて,強いベースラインよりも大幅に改善されたことを示す。 これらのベースラインには、教師付きおよび自己教師付き学習方法と、事前のマルチモーダル事前学習アプローチが含まれる。

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