論文の概要: Large-scale cross-modality pretrained model enhances cardiovascular state estimation and cardiomyopathy detection from electrocardiograms: An AI system development and multi-center validation study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13602v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 09:09:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:49.603527
• Title: Large-scale cross-modality pretrained model enhances cardiovascular state estimation and cardiomyopathy detection from electrocardiograms: An AI system development and multi-center validation study
• Title（参考訳）: 大規模クロスモダリティ事前訓練モデルによる心電図からの心血管状態推定と心筋症検出 : AIシステムの開発と多施設検証研究
• Authors: Zhengyao Ding, Yujian Hu, Youyao Xu, Chengchen Zhao, Ziyu Li, Yiheng Mao, Haitao Li, Qian Li, Jing Wang, Yue Chen, Mengjia Chen, Longbo Wang, Xuesen Chu, Weichao Pan, Ziyi Liu, Fei Wu, Hongkun Zhang, Ting Chen, Zhengxing Huang,
• Abstract要約: 本研究はCMRの診断強度を活用して心電図解析を強化する革新的なモデルであるCardiacNetsを紹介する。 心臓神経は、冠動脈疾患、心筋症、心膜炎、心不全、肺高血圧など、潜在的なCVDの心臓機能指標とスクリーニングを評価する。 その結果、CardiacNetsは従来のECGのみのモデルより一貫して優れており、スクリーニング精度が大幅に向上していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.842103054029433
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cardiovascular diseases (CVDs) present significant challenges for early and accurate diagnosis. While cardiac magnetic resonance imaging (CMR) is the gold standard for assessing cardiac function and diagnosing CVDs, its high cost and technical complexity limit accessibility. In contrast, electrocardiography (ECG) offers promise for large-scale early screening. This study introduces CardiacNets, an innovative model that enhances ECG analysis by leveraging the diagnostic strengths of CMR through cross-modal contrastive learning and generative pretraining. CardiacNets serves two primary functions: (1) it evaluates detailed cardiac function indicators and screens for potential CVDs, including coronary artery disease, cardiomyopathy, pericarditis, heart failure and pulmonary hypertension, using ECG input; and (2) it enhances interpretability by generating high-quality CMR images from ECG data. We train and validate the proposed CardiacNets on two large-scale public datasets (the UK Biobank with 41,519 individuals and the MIMIC-IV-ECG comprising 501,172 samples) as well as three private datasets (FAHZU with 410 individuals, SAHZU with 464 individuals, and QPH with 338 individuals), and the findings demonstrate that CardiacNets consistently outperforms traditional ECG-only models, substantially improving screening accuracy. Furthermore, the generated CMR images provide valuable diagnostic support for physicians of all experience levels. This proof-of-concept study highlights how ECG can facilitate cross-modal insights into cardiac function assessment, paving the way for enhanced CVD screening and diagnosis at a population level.
• Abstract（参考訳）: 心血管疾患(CVD)は早期かつ正確な診断に重大な課題を呈する。 心臓磁気共鳴画像(CMR)は、心機能評価とCVDの診断のための金の標準であるが、そのコストと技術的複雑さはアクセシビリティに制限される。 対照的に、心電図(ECG)は大規模な早期スクリーニングを約束する。 本研究は,CMRの診断強度を活用して心電図解析を向上する革新的モデルであるCardiacNetsを紹介する。 心電図入力を用いて, 冠動脈疾患, 心筋症, 心膜炎, 心不全, 肺高血圧症などの潜在的なCVDの詳細な心機能指標とスクリーニングを行い, 心電図データから高画質のCMR画像を生成することにより, 解釈可能性を高める。 提案したCardiacNetsは,2つの大規模公開データセット(41,519人,MIMIC-IV-ECGは501,172人)と3つのプライベートデータセット(FAHZUは410人,SAHZUは464人,QPHは338人)でトレーニング・検証を行い,CardiacNetsが従来のECGのみのモデルより一貫して優れており,スクリーニング精度が大幅に向上していることを示した。 さらに、生成されたCMR画像は、すべての経験レベルの医師に貴重な診断支援を提供する。 この概念実証研究は、心電図が心機能評価のクロスモーダルな洞察を助長し、人口レベルでのCVDスクリーニングと診断を強化する方法を示している。

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