Fugu-MT 論文翻訳(概要): C-MELT: Contrastive Enhanced Masked Auto-Encoders for ECG-Language Pre-Training

論文の概要: C-MELT: Contrastive Enhanced Masked Auto-Encoders for ECG-Language Pre-Training

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02131v2
Date: Fri, 4 Oct 2024 11:05:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-04 08:35:44.732285
Title: C-MELT: Contrastive Enhanced Masked Auto-Encoders for ECG-Language Pre-Training
Title（参考訳）: C-MELT:ECG-Language事前学習のためのコントラスト強化マスク付きオートエンコーダ
Authors: Manh Pham, Aaqib Saeed, Dong Ma,
Abstract要約: 本稿では,コントラッシブマスクを用いた自動エンコーダアーキテクチャを用いて,ECGとテキストデータを事前学習するフレームワークであるC-MELTを提案する。 C-MELTは、生成性の強さと識別能力の強化を一意に組み合わせて、堅牢なクロスモーダル表現を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.088785685439134
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Accurate interpretation of Electrocardiogram (ECG) signals is pivotal for diagnosing cardiovascular diseases. Integrating ECG signals with their accompanying textual reports holds immense potential to enhance clinical diagnostics through the combination of physiological data and qualitative insights. However, this integration faces significant challenges due to inherent modality disparities and the scarcity of labeled data for robust cross-modal learning. To address these obstacles, we propose C-MELT, a novel framework that pre-trains ECG and text data using a contrastive masked auto-encoder architecture. C-MELT uniquely combines the strengths of generative with enhanced discriminative capabilities to achieve robust cross-modal representations. This is accomplished through masked modality modeling, specialized loss functions, and an improved negative sampling strategy tailored for cross-modal alignment. Extensive experiments on five public datasets across diverse downstream tasks demonstrate that C-MELT significantly outperforms existing methods, achieving 15% and 2% increases in linear probing and zero-shot performance over state-of-the-art models, respectively. These results highlight the effectiveness of C-MELT, underscoring its potential to advance automated clinical diagnostics through multi-modal representations.
Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)信号の正確な解釈は心血管疾患の診断に重要である。 ECG信号と付随するテキストレポートを統合することは、生理学的データと質的な洞察を組み合わせることで臨床診断を強化する大きな可能性を秘めている。しかし、この統合は、固有のモダリティの相違と、堅牢なクロスモーダル学習のためのラベル付きデータの不足により、大きな課題に直面している。これらの障害に対処するために,コントラッシブマスク付きオートエンコーダアーキテクチャを用いて,ECGとテキストデータを事前学習する新しいフレームワークであるC-MELTを提案する。 C-MELTは、生成性の強さと識別能力の強化を一意に組み合わせて、堅牢なクロスモーダル表現を実現する。これは、マスク付きモダリティモデリング、特殊損失関数、およびクロスモーダルアライメントに適した改善されたネガティブサンプリング戦略によって達成される。さまざまなダウンストリームタスクにわたる5つの公開データセットに対する大規模な実験により、C-MELTは既存の手法よりも大幅に優れており、それぞれ、最先端モデルよりも線形プローブとゼロショットのパフォーマンスが15%、2%向上していることが示された。これらの結果はC-MELTの有効性を浮き彫りにしており, マルチモーダル表現による臨床診断の進歩の可能性を示している。

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