論文の概要: Learning General Representation of 12-Lead Electrocardiogram with a Joint-Embedding Predictive architecture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08559v1
• Date: Fri, 11 Oct 2024 06:30:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 23:14:57.419032
• Title: Learning General Representation of 12-Lead Electrocardiogram with a Joint-Embedding Predictive architecture
• Title（参考訳）: 複合埋め込み予測アーキテクチャを用いた12左心電図の一般表現
• Authors: Sehun Kim,
• Abstract要約: ECG-JEPAは、ECGデータのセマンティック表現を学ぶためにマスキング戦略を採用している。 CroPAは、モデルがパッチ間の関係を効果的にキャプチャすることを可能にする。 ECG-JEPAは非常にスケーラブルで、大規模なデータセットの効率的なトレーニングを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a self-supervised learning method for 12-lead Electrocardiogram (ECG) analysis, named ECG Joint Embedding Predictive Architecture (ECG-JEPA). ECG-JEPA employs a masking strategy to learn semantic representations of ECG data. Unlike existing methods, ECG-JEPA predicts at the hidden representation level rather than reconstructing raw data. This approach offers several advantages in the ECG domain: (1) it avoids producing unnecessary details, such as noise, which is common in standard ECG; and (2) it addresses the limitations of na\"ive L2 loss between raw signals. Another key contribution is the introduction of a special masked attention tailored for 12-lead ECG data, Cross-Pattern Attention (CroPA). CroPA enables the model to effectively capture inter-patch relationships. Additionally, ECG-JEPA is highly scalable, allowing efficient training on large datasets. Our code is openly available https://github.com/sehunfromdaegu/ECG_JEPA.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ECG-JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture) と呼ばれる12誘導心電図解析のための自己教師付き学習手法を提案する。 ECG-JEPAは、ECGデータのセマンティック表現を学ぶためにマスキング戦略を採用している。 既存の方法とは異なり、ECG-JEPAは生データを再構築するのではなく、隠された表現レベルで予測する。 このアプローチはECG領域にいくつかの利点をもたらす:(1)標準ECGで一般的なノイズのような不要な詳細を発生させないこと、(2)生信号間のna\\ive L2損失の制限に対処すること。 もうひとつの重要な貢献は、12リードのECGデータであるCross-Pattern Attention (CroPA)用に調整された、特別なマスク付きアテンションの導入である。 CroPAは、モデルがパッチ間の関係を効果的にキャプチャすることを可能にする。 さらに、ECG-JEPAは非常にスケーラブルで、大規模なデータセットの効率的なトレーニングを可能にする。 私たちのコードはhttps://github.com/sehunfromdaegu/ECG_JEPAで公開されています。

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