Fugu-MT 論文翻訳(概要): Foundation Models for ECG: Leveraging Hybrid Self-Supervised Learning for Advanced Cardiac Diagnostics

論文の概要: Foundation Models for ECG: Leveraging Hybrid Self-Supervised Learning for Advanced Cardiac Diagnostics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07110v2
Date: Tue, 15 Oct 2024 09:33:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-08 22:51:19.926220
Title: Foundation Models for ECG: Leveraging Hybrid Self-Supervised Learning for Advanced Cardiac Diagnostics
Title（参考訳）: ECGのための基礎モデル:高度心疾患診断のためのハイブリッド自己監督学習の活用
Authors: Junho Song, Jong-Hwan Jang, Byeong Tak Lee, DongGyun Hong, Joon-myoung Kwon, Yong-Yeon Jo,
Abstract要約: 自己教師付き学習(SSL)法で強化された基礎モデルを用いることで、心電図(ECG)解析に対する革新的なアプローチが提示される。本研究は、生成学習やコントラスト学習を含むSSL手法を利用して、ECGの基礎モデルを包括的に評価する。心臓診断の精度と信頼性を向上させる基礎モデルのためのハイブリッドラーニング(HL)を開発した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.948318253609515
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Using foundation models enhanced by self-supervised learning (SSL) methods presents an innovative approach to electrocardiogram (ECG) analysis, which is crucial for cardiac health monitoring and diagnosis. This study comprehensively evaluates foundation models for ECGs, leveraging SSL methods, including generative and contrastive learning, on a vast dataset comprising approximately 1.3 million ECG samples. By integrating these methods with consideration of the unique characteristics of ECGs, we developed a Hybrid Learning (HL) for foundation models that improve the precision and reliability of cardiac diagnostics. The HL-based foundation model adeptly captures the intricate details of ECGs, enhancing diagnostic capability. The results underscore the considerable potential of SSL-enhanced foundation models in clinical settings, setting the stage for future research into their scalable applications across a broader range of medical diagnostics. This work sets a new standard in the ECG field, emphasizing the transformative influence of tailored, data-driven model training on the effectiveness and accuracy of medical diagnostics.
Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習(SSL)法で強化された基礎モデルを用いて心電図(ECG)解析に革新的なアプローチを示す。本研究は,約130万のECGサンプルからなる膨大なデータセット上で,生成学習やコントラスト学習を含むSSL手法を活用することにより,ECGの基礎モデルを包括的に評価する。これらの手法を心電図の特徴を考慮に入れて統合することにより,心臓診断の精度と信頼性を向上させる基礎モデルのためのハイブリッドラーニング(HL)を開発した。 HLベースのファンデーションモデルは、ECGの複雑な詳細を十分に捉え、診断能力を向上する。この結果は、SSLの強化された基礎モデルが臨床現場で有望な可能性を浮き彫りにし、幅広い医学的診断分野にまたがるスケーラブルな応用について、将来の研究の舞台となる。本研究はECG分野における新しい標準を定め,データ駆動型モデルトレーニングが医療診断の有効性と精度に与える影響を強調した。

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