論文の概要: DiffuSETS: 12-lead ECG Generation Conditioned on Clinical Text Reports and Patient-Specific Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05932v1
• Date: Fri, 10 Jan 2025 12:55:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-13 15:28:11.194519
• Title: DiffuSETS: 12-lead ECG Generation Conditioned on Clinical Text Reports and Patient-Specific Information
• Title（参考訳）: DiffuSETS: 臨床報告と患者情報に基づく12誘導心電図生成
• Authors: Yongfan Lai, Jiabo Chen, Deyun Zhang, Yue Wang, Shijia Geng, Hongyan Li, Shenda Hong,
• Abstract要約: 心臓病は人間の健康にとって重大な脅威である。 プライバシー上の懸念と限られた医療資源によって駆動される高品質なECGデータの空洞化は、効果的なECG信号生成の押し付けの必要性を生み出します。 セマンティックアライメントと忠実度の高いECG信号を生成可能な新しいフレームワークであるDiffuSETSを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.680337221159506
• License:
• Abstract: Heart disease remains a significant threat to human health. As a non-invasive diagnostic tool, the electrocardiogram (ECG) is one of the most widely used methods for cardiac screening. However, the scarcity of high-quality ECG data, driven by privacy concerns and limited medical resources, creates a pressing need for effective ECG signal generation. Existing approaches for generating ECG signals typically rely on small training datasets, lack comprehensive evaluation frameworks, and overlook potential applications beyond data augmentation. To address these challenges, we propose DiffuSETS, a novel framework capable of generating ECG signals with high semantic alignment and fidelity. DiffuSETS accepts various modalities of clinical text reports and patient-specific information as inputs, enabling the creation of clinically meaningful ECG signals. Additionally, to address the lack of standardized evaluation in ECG generation, we introduce a comprehensive benchmarking methodology to assess the effectiveness of generative models in this domain. Our model achieve excellent results in tests, proving its superiority in the task of ECG generation. Furthermore, we showcase its potential to mitigate data scarcity while exploring novel applications in cardiology education and medical knowledge discovery, highlighting the broader impact of our work.
• Abstract（参考訳）: 心臓病は人間の健康にとって重大な脅威である。 非侵襲的診断ツールとして、心電図(ECG)は心臓検診において最も広く用いられる方法の1つである。 しかし、プライバシー上の懸念と限られた医療資源によって引き起こされる高品質なECGデータの不足は、効果的なECG信号生成の必要性を圧迫する。 ECG信号を生成するための既存のアプローチは、通常、小さなトレーニングデータセットに依存し、包括的な評価フレームワークが欠如し、データ拡張を超えた潜在的なアプリケーションを見落としている。 これらの課題に対処するために、DiffuSETSを提案する。DiffuSETSは、セマンティックアライメントと忠実度の高いECG信号を生成できる新しいフレームワークである。 DiffuSETSは、臨床用テキストレポートや患者固有の情報を入力として受け入れ、臨床的に意味のあるECG信号の作成を可能にする。 さらに、ECG生成における標準化評価の欠如に対処するため、この領域における生成モデルの有効性を評価するための総合的なベンチマーク手法を導入する。 本モデルは,ECG生成の課題において,その優位性を証明し,試験において優れた結果が得られた。 さらに、心臓科教育と医学知識発見の新たな応用を探りながら、データの不足を軽減する可能性を示し、我々の研究の広範な影響を浮き彫りにしている。

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