Fugu-MT 論文翻訳(概要): Ordinary Differential Equations for Enhanced 12-Lead ECG Generation

論文の概要: Ordinary Differential Equations for Enhanced 12-Lead ECG Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17833v1
Date: Thu, 26 Sep 2024 13:35:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-28 18:44:57.026235
Title: Ordinary Differential Equations for Enhanced 12-Lead ECG Generation
Title（参考訳）: 12レベル心電図生成の正規微分方程式
Authors: Yakir Yehuda, Kira Radinsky,
Abstract要約: 通常の微分方程式(ODE)を用いて12リードのECGデータを生成することの忠実度を高める革新的な手法を提案する。このアプローチは、生成モデルの最適化プロセスに直接心臓力学を表現するODEのシステムを統合する。人工心電図データを用いて心電図解析を行い, 心電図データに心電図を組み込むことにより, 心電図データに基づいて心電図を訓練した心電図の精度が有意に向上することが確認された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.68913350398035
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In the realm of artificial intelligence, the generation of realistic training data for supervised learning tasks presents a significant challenge. This is particularly true in the synthesis of electrocardiograms (ECGs), where the objective is to develop a synthetic 12-lead ECG model. The primary complexity of this task stems from accurately modeling the intricate biological and physiological interactions among different ECG leads. Although mathematical process simulators have shed light on these dynamics, effectively incorporating this understanding into generative models is not straightforward. In this work, we introduce an innovative method that employs ordinary differential equations (ODEs) to enhance the fidelity of generating 12-lead ECG data. This approach integrates a system of ODEs that represent cardiac dynamics directly into the generative model's optimization process, allowing for the production of biologically plausible ECG training data that authentically reflects real-world variability and inter-lead dependencies. We conducted an empirical analysis of thousands of ECGs and found that incorporating cardiac simulation insights into the data generation process significantly improves the accuracy of heart abnormality classifiers trained on this synthetic 12-lead ECG data.
Abstract（参考訳）: 人工知能の分野では、教師付き学習タスクのための現実的なトレーニングデータの生成が大きな課題となっている。これは心電図(ECG)の合成において特に当てはまる。このタスクの主な複雑さは、異なるECGリード間の複雑な生物学的および生理的相互作用を正確にモデル化することに由来する。数学的プロセスシミュレータはこれらのダイナミクスに光を当てているが、この理解を生成モデルに効果的に取り入れることは容易ではない。本研究では、通常の微分方程式(ODE)を用いて12個の心電図データを生成することの忠実度を高める革新的な手法を提案する。このアプローチは、心力学を直接生成モデルの最適化プロセスに反映するODEのシステムを統合することで、実世界の変動性とリード間の依存関係を忠実に反映する生物学的に妥当なECGトレーニングデータを生成することができる。人工心電図データを用いて心電図解析を行い, 心電図データに心電図を組み込むことにより, 心電図データに基づいて心電図を訓練した心電図の精度が有意に向上することが確認された。

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