論文の概要: ECHOPulse: ECG controlled echocardio-grams video generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03143v2
• Date: Sat, 12 Oct 2024 01:22:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-03 03:24:16.280803
• Title: ECHOPulse: ECG controlled echocardio-grams video generation
• Title（参考訳）: ECHOPulse:心電図による心エコー図生成
• Authors: Yiwei Li, Sekeun Kim, Zihao Wu, Hanqi Jiang, Yi Pan, Pengfei Jin, Sifan Song, Yucheng Shi, Tianming Liu, Quanzheng Li, Xiang Li,
• Abstract要約: 心エコー検査(ECHO)は心臓評価に必須である。 ECHOビデオ生成は、自動監視を改善するソリューションを提供する。 ECHOPULSEはECG条件のECHOビデオ生成モデルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.753399869167588
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Echocardiography (ECHO) is essential for cardiac assessments, but its video quality and interpretation heavily relies on manual expertise, leading to inconsistent results from clinical and portable devices. ECHO video generation offers a solution by improving automated monitoring through synthetic data and generating high-quality videos from routine health data. However, existing models often face high computational costs, slow inference, and rely on complex conditional prompts that require experts' annotations. To address these challenges, we propose ECHOPULSE, an ECG-conditioned ECHO video generation model. ECHOPULSE introduces two key advancements: (1) it accelerates ECHO video generation by leveraging VQ-VAE tokenization and masked visual token modeling for fast decoding, and (2) it conditions on readily accessible ECG signals, which are highly coherent with ECHO videos, bypassing complex conditional prompts. To the best of our knowledge, this is the first work to use time-series prompts like ECG signals for ECHO video generation. ECHOPULSE not only enables controllable synthetic ECHO data generation but also provides updated cardiac function information for disease monitoring and prediction beyond ECG alone. Evaluations on three public and private datasets demonstrate state-of-the-art performance in ECHO video generation across both qualitative and quantitative measures. Additionally, ECHOPULSE can be easily generalized to other modality generation tasks, such as cardiac MRI, fMRI, and 3D CT generation. Demo can seen from \url{https://github.com/levyisthebest/ECHOPulse_Prelease}.
• Abstract（参考訳）: 心エコー法(ECHO)は心臓評価に必須であるが、ビデオの品質と解釈は手作業の専門知識に大きく依存しており、臨床および携帯機器の矛盾した結果をもたらす。 ECHOビデオ生成は、合成データによる自動監視を改善し、通常の健康データから高品質なビデオを生成することで、ソリューションを提供する。 しかし、既存のモデルは高い計算コストに直面し、推論が遅く、専門家のアノテーションを必要とする複雑な条件付きプロンプトに依存していることが多い。 これらの課題に対処するため、ECG条件付きECHOビデオ生成モデルであるECHOPULSEを提案する。 ECHOPULSEは,1)VQ-VAEトークン化とマスク付き視覚トークンモデリングを利用してECHOビデオ生成を高速化し,2)複雑な条件付きプロンプトを回避し,ECHOビデオと高度に整合したECG信号の条件付けを行う。 私たちの知る限りでは、ECHOビデオ生成にECG信号のような時系列プロンプトを使うのはこれが初めてです。 ECHOPULSEは、制御可能な合成ECHOデータ生成を可能にするだけでなく、心疾患のモニタリングや心電図以外の予測のための更新された心機能情報も提供する。 3つのパブリックデータセットとプライベートデータセットの評価は、質的および量的尺度の両面でECHOビデオ生成における最先端のパフォーマンスを示す。 さらに、ECHOPULSEは、心臓MRI、fMRI、三次元CT生成などの他のモダリティ生成タスクに容易に一般化できる。 デモは \url{https://github.com/levyisthebest/ECHOPulse_Prelease} から見ることができる。

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