論文の概要: Automated Medical Report Generation for ECG Data: Bridging Medical Text and Signal Processing with Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04067v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 11:05:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:42:38.520656
• Title: Automated Medical Report Generation for ECG Data: Bridging Medical Text and Signal Processing with Deep Learning
• Title（参考訳）: ECGデータの自動医療レポート生成: 深層学習による医用テキストのブリッジと信号処理
• Authors: Amnon Bleich, Antje Linnemann, Bjoern H. Diem, Tim OF Conrad,
• Abstract要約: 本稿では,自由テキストレポートを用いてECGエピソードの詳細な記述を生成するエンコーダ・デコーダ方式を提案する。 これは、ゼロショット分類と自動臨床決定支援の潜在的な応用として、ECG分析自動化の大幅な進歩を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Recent advances in deep learning and natural language generation have significantly improved image captioning, enabling automated, human-like descriptions for visual content. In this work, we apply these captioning techniques to generate clinician-like interpretations of ECG data. This study leverages existing ECG datasets accompanied by free-text reports authored by healthcare professionals (HCPs) as training data. These reports, while often inconsistent, provide a valuable foundation for automated learning. We introduce an encoder-decoder-based method that uses these reports to train models to generate detailed descriptions of ECG episodes. This represents a significant advancement in ECG analysis automation, with potential applications in zero-shot classification and automated clinical decision support. The model is tested on various datasets, including both 1- and 12-lead ECGs. It significantly outperforms the state-of-the-art reference model by Qiu et al., achieving a METEOR score of 55.53% compared to 24.51% achieved by the reference model. Furthermore, several key design choices are discussed, providing a comprehensive overview of current challenges and innovations in this domain. The source codes for this research are publicly available in our Git repository https://git.zib.de/ableich/ecg-comment-generation-public
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングと自然言語生成の最近の進歩は、画像キャプションを大幅に改善し、視覚コンテンツの自動的な人間的な記述を可能にした。 本研究では,心電図データのクリニカルな解釈を生成するために,これらのキャプション手法を適用した。 本研究は、医療専門家(HCP)が作成した自由テキストレポートをトレーニングデータとして、既存のECGデータセットを活用する。 これらのレポートは、しばしば矛盾するが、自動化学習のための貴重な基盤を提供する。 本稿では,ECGエピソードの詳細な記述を生成するために,これらのレポートを用いてモデルを訓練するエンコーダデコーダに基づく手法を提案する。 これは、ゼロショット分類と自動臨床決定支援の潜在的な応用として、ECG分析自動化の大幅な進歩を示している。 このモデルは、1リードのECGと12リードのECGを含む、さまざまなデータセットでテストされている。 Qiuらによる最先端の参照モデルよりも大幅に優れており、参照モデルによって達成された24.51%と比較して、METEORスコアは55.53%である。 さらに、いくつかの重要な設計選択が議論され、この領域における現在の課題とイノベーションの包括的概要を提供する。 この研究のソースコードはGitリポジトリhttps://git.zib.de/ableich/ecg-comment-gene-publicで公開されています。

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