論文の概要: Hierarchical Transformer for Electrocardiogram Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00755v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 17:28:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:43.381084
• Title: Hierarchical Transformer for Electrocardiogram Diagnosis
• Title（参考訳）: 心電図診断のための階層変換器
• Authors: Xiaoya Tang, Jake Berquist, Benjamin A. Steinberg, Tolga Tasdizen,
• Abstract要約: トランスフォーマーは元々NLPやコンピュータビジョンで顕著だったが、現在ではECG信号解析に適応している。 本稿では,モデルを複数のステージに分割する階層型トランスフォーマーアーキテクチャを提案する。 分類トークンは特徴尺度にまたがって情報を集約し、変換器の異なる段階間の相互作用を容易にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4124476944967472
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformers, originally prominent in NLP and computer vision, are now being adapted for ECG signal analysis. This paper introduces a novel hierarchical transformer architecture that segments the model into multiple stages by assessing the spatial size of the embeddings, thus eliminating the need for additional downsampling strategies or complex attention designs. A classification token aggregates information across feature scales, facilitating interactions between different stages of the transformer. By utilizing depth-wise convolutions in a six-layer convolutional encoder, our approach preserves the relationships between different ECG leads. Moreover, an attention gate mechanism learns associations among the leads prior to classification. This model adapts flexibly to various embedding networks and input sizes while enhancing the interpretability of transformers in ECG signal analysis.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは元々NLPやコンピュータビジョンで顕著だったが、現在ではECG信号解析に適応している。 本稿では,埋め込みの空間的サイズを評価することで,モデルを複数の段階に分割する階層型トランスフォーマーアーキテクチャを提案する。 分類トークンは、特徴尺度にまたがって情報を集約し、トランスフォーマーの異なるステージ間の相互作用を容易にする。 6層畳み込みエンコーダにおける奥行きの畳み込みを利用して, 異なるECGリード間の関係を保存している。 さらに、アテンションゲート機構は、分類の前にリード間の関連を学習する。 このモデルは、ECG信号解析における変換器の解釈可能性を高めつつ、様々な埋め込みネットワークや入力サイズに柔軟に適用する。

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