論文の概要: Hierarchical Transformer for Electrocardiogram Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00755v2
• Date: Sun, 15 Jun 2025 22:49:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 15:15:28.895806
• 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: 本稿では,心電図解析のための階層変換器を提案し,奥行きの畳み込み,CLSトークンによるマルチスケール特徴集約,リード間の関係を学習し,解釈可能性を高めるアテンションゲートモジュールを提案する。 モデルは軽量で柔軟性があり、複雑な注意やダウンサンプリング戦略を必要としない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4124476944967472
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a hierarchical Transformer for ECG analysis that combines depth-wise convolutions, multi-scale feature aggregation via a CLS token, and an attention-gated module to learn inter-lead relationships and enhance interpretability. The model is lightweight, flexible, and eliminates the need for complex attention or downsampling strategies.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,心電図解析のための階層変換器を提案し,奥行きの畳み込み,CLSトークンによるマルチスケール特徴集約,リード間の関係を学習し,解釈可能性を高めるアテンションゲートモジュールを提案する。 モデルは軽量で柔軟性があり、複雑な注意やダウンサンプリング戦略を必要としない。

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