論文の概要: PatchCTG: Patch Cardiotocography Transformer for Antepartum Fetal Health Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07796v1
• Date: Tue, 12 Nov 2024 13:46:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:18:15.589255
• Title: PatchCTG: Patch Cardiotocography Transformer for Antepartum Fetal Health Monitoring
• Title（参考訳）: PatchCTG : 胎児健康モニタリングのためのパッチ心電図変換器
• Authors: M. Jaleed Khan, Manu Vatish, Gabriel Davis Jones,
• Abstract要約: 胎児の健康モニタリングにはCTG(Antepartum Cardiotocography)が不可欠である。 Dawes-Redmanシステムのような従来の手法は、しばしば高いサーバ間変数によって制限される。 本稿ではCTG解析に特化して設計されたトランスモデルであるPatchCTGを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Antepartum Cardiotocography (CTG) is vital for fetal health monitoring, but traditional methods like the Dawes-Redman system are often limited by high inter-observer variability, leading to inconsistent interpretations and potential misdiagnoses. This paper introduces PatchCTG, a transformer-based model specifically designed for CTG analysis, employing patch-based tokenisation, instance normalisation and channel-independent processing to capture essential local and global temporal dependencies within CTG signals. PatchCTG was evaluated on the Oxford Maternity (OXMAT) dataset, comprising over 20,000 CTG traces across diverse clinical outcomes after applying the inclusion and exclusion criteria. With extensive hyperparameter optimisation, PatchCTG achieved an AUC of 77%, with specificity of 88% and sensitivity of 57% at Youden's index threshold, demonstrating adaptability to various clinical needs. Testing across varying temporal thresholds showed robust predictive performance, particularly with finetuning on data closer to delivery, achieving a sensitivity of 52% and specificity of 88% for near-delivery cases. These findings suggest the potential of PatchCTG to enhance clinical decision-making in antepartum care by providing a reliable, objective tool for fetal health assessment. The source code is available at https://github.com/jaleedkhan/PatchCTG.
• Abstract（参考訳）: 胎児の健康モニタリングにはCTG(Antepartum Cardiotocography)が不可欠であるが、Dawes-Redmanシステムのような従来の手法は、しばしば高いサーバ間変動によって制限され、矛盾する解釈と潜在的な誤診をもたらす。 本稿では,CTG解析に特化して設計されたPatchCTGについて,パッチベースのトークン化,インスタンス正規化,チャネル非依存処理を用いて,CTG信号の局所的および大域的時間的依存性を抽出する。 PatchCTGはOxford Maternity (OXMAT) データセットで評価され, 包括的および排除的基準を適用した後に, 様々な臨床結果に対して20,000以上のCTGトレースが得られた。 PatchCTGは広範にハイパーパラメーターを最適化し、AUCは77%、特異性は88%、感度は57%で、様々な臨床ニーズに適応性を示した。 異なる時間閾値での試験では、特にデリバリーに近いデータを微調整し、感度は52%、特異性は88%と、堅牢な予測性能を示した。 以上の結果から, PatchCTGは胎児健康評価のための信頼性, 客観的ツールを提供することで, 産科医療における臨床的意思決定を促進できる可能性が示唆された。 ソースコードはhttps://github.com/jaleedkhan/PatchCTGで入手できる。

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