Fugu-MT 論文翻訳(概要): SSSD-ECG-nle: New Label Embeddings with Structured State-Space Models for ECG generation

論文の概要: SSSD-ECG-nle: New Label Embeddings with Structured State-Space Models for ECG generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11108v1
Date: Mon, 15 Jul 2024 16:31:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-17 19:50:52.962143
Title: SSSD-ECG-nle: New Label Embeddings with Structured State-Space Models for ECG generation
Title（参考訳）: SSSD-ECG-nle:ECG生成のための構造化状態空間モデルを用いた新しいラベル埋め込み
Authors: Sergey Skorik, Aram Avetisyan,
Abstract要約: 拡散モデルは近年大きく進歩し、実際のモデルに匹敵するデータを合成する可能性を生み出している。本稿では,SSSD-ECGに基づくSSSD-ECG-nleアーキテクチャを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: An electrocardiogram (ECG) is vital for identifying cardiac diseases, offering crucial insights for diagnosing heart conditions and informing potentially life-saving treatments. However, like other types of medical data, ECGs are subject to privacy concerns when distributed and analyzed. Diffusion models have made significant progress in recent years, creating the possibility for synthesizing data comparable to the real one and allowing their widespread adoption without privacy concerns. In this paper, we use diffusion models with structured state spaces for generating digital 10-second 12-lead ECG signals. We propose the SSSD-ECG-nle architecture based on SSSD-ECG with a modified conditioning mechanism and demonstrate its efficiency on downstream tasks. We conduct quantitative and qualitative evaluations, including analyzing convergence speed, the impact of adding positive samples, and assessment with physicians' expert knowledge. Finally, we share the results of physician evaluations and also make synthetic data available to ensure the reproducibility of the experiments described.
Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)は、心臓疾患の診断に不可欠であり、心臓の状態を診断し、潜在的な救命治療を知らせるための重要な洞察を提供する。しかし、他のタイプの医療データと同様に、ECGは分散分析の際にプライバシー上の懸念にさらされる。拡散モデルは近年大きく進歩し、実際のデータに匹敵するデータを合成し、プライバシの懸念なしに広く採用する可能性を生み出している。本稿では, 状態空間が構造化された拡散モデルを用いて, ディジタル10秒12リードECG信号を生成する。本稿では,SSSD-ECGに基づくSSSD-ECG-nleアーキテクチャを提案する。我々は,収束速度の分析,陽性サンプルの追加の影響,医師の専門知識による評価など,定量的,質的な評価を行う。最後に, 医師評価の結果を共有し, 実験結果の再現性を確保するために, 合成データを利用できるようにした。

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