論文の概要: MECG-E: Mamba-based ECG Enhancer for Baseline Wander Removal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18828v2
• Date: Sun, 24 Nov 2024 07:27:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:14:36.173290
• Title: MECG-E: Mamba-based ECG Enhancer for Baseline Wander Removal
• Title（参考訳）: MECG-E:マンバをベースとした経口洗浄用心電図エンハンサー
• Authors: Kuo-Hsuan Hung, Kuan-Chen Wang, Kai-Chun Liu, Wei-Lun Chen, Xugang Lu, Yu Tsao, Chii-Wann Lin,
• Abstract要約: 我々は,マンバをベースとしたECGエンハンサー(MECG-E)という新しいECGデノベーションモデルを提案する。 MECG-Eは、様々なノイズ条件下で、複数のメトリクスにまたがる、よく知られた既存モデルを上回る。 最先端の拡散に基づくECGデノイザよりも推論時間が少ない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.040957989796155
• License:
• Abstract: Electrocardiogram (ECG) is an important non-invasive method for diagnosing cardiovascular disease. However, ECG signals are susceptible to noise contamination, such as electrical interference or signal wandering, which reduces diagnostic accuracy. Various ECG denoising methods have been proposed, but most existing methods yield suboptimal performance under very noisy conditions or require several steps during inference, leading to latency during online processing. In this paper, we propose a novel ECG denoising model, namely Mamba-based ECG Enhancer (MECG-E), which leverages the Mamba architecture known for its fast inference and outstanding nonlinear mapping capabilities. Experimental results indicate that MECG-E surpasses several well-known existing models across multiple metrics under different noise conditions. Additionally, MECG-E requires less inference time than state-of-the-art diffusion-based ECG denoisers, demonstrating the model's functionality and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)は心血管疾患の診断に重要な非侵襲的方法である。 しかし、ECG信号は電気干渉や信号の流路といったノイズ汚染の影響を受けやすいため、診断精度が低下する。 様々なECGデノベーション手法が提案されているが、既存のほとんどの手法では、非常にノイズの多い条件下では最適以下の性能を得るか、推論中にいくつかのステップを必要とするため、オンライン処理中に遅延が発生する。 本稿では,その高速推論と優れた非線形マッピング機能で知られるMambaアーキテクチャを活用する,新しいECGデノナイズモデル(MECG-E)を提案する。 実験結果から,MECG-Eは様々な騒音条件下で,複数の測定値にまたがる既知モデルを上回ることが示唆された。 さらに、MECG-Eは、最先端の拡散に基づくECGデノイザよりも推論時間が少なく、モデルの機能性と効率を実証する。

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