論文の概要: High-Accuracy ECG Image Interpretation using Parameter-Efficient LoRA Fine-Tuning with Multimodal LLaMA 3.2

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18670v1
• Date: Thu, 30 Jan 2025 17:55:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:03:21.436407
• Title: High-Accuracy ECG Image Interpretation using Parameter-Efficient LoRA Fine-Tuning with Multimodal LLaMA 3.2
• Title（参考訳）: 多モードLLaMA 3.2を用いたパラメータ効率のLoRAファインチューニングによる高精度心電図画像解釈
• Authors: Nandakishor M, Anjali M,
• Abstract要約: 本稿では,マルチモーダルLLaMA 3.2モデルを用いたECG画像解釈の実践的手法について検討する。 パラメータ効率のよい微調整戦略であるLoRA(Lo-Rank Adaptation)を用いて,ECG画像の理解能力の向上を図った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Electrocardiogram (ECG) interpretation is a cornerstone of cardiac diagnostics. This paper explores a practical approach to enhance ECG image interpretation using the multimodal LLaMA 3.2 model. We used a parameter-efficient fine-tuning strategy, Low-Rank Adaptation (LoRA), specifically designed to boost the model's ability to understand ECG images and achieve better outcomes across a wide range of cardiac conditions. Our method is tailored for ECG analysis and leverages ECGInstruct, a large-scale instruction dataset with 1 Million samples. This dataset is a rich collection of synthesized ECG images, generated from raw ECG data from trusted open-source repositories like MIMIC-IV ECG and PTB-XL. Each ECG image in ECGInstruct comes with expert-written questions and detailed answers, covering diverse ECG interpretation scenarios, including complex cardiac conditions like Myocardial Infarction and Conduction Disturbances. Our fine-tuning approach efficiently adapts the LLaMA 3.2 model (built upon LLaMA 3) by integrating low-rank adaptation techniques, focusing on efficiency by updating only a small set of parameters, specifically ignoring the `lm_head` and `embed_tokens` layers. This paper details the model setup, our efficient fine-tuning method, and implementation specifics. We provide a thorough evaluation through extensive experiments, demonstrating the effectiveness of our method across various ECG interpretation tasks. The results convincingly show that our parameter-efficient LoRA fine-tuning achieves excellent performance in ECG image interpretation, significantly outperforming baseline models and reaching accuracy comparable to or exceeding traditional CNN-based methods in identifying a wide range of cardiac abnormalities, including over 70 conditions from the PTB-XL dataset.
• Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)の解釈は心臓診断の基礎となる。 本稿では,マルチモーダルLLaMA 3.2モデルを用いたECG画像解釈の実践的手法について検討する。 パラメータ効率のよい微調整戦略であるLoRA(Lo-Rank Adaptation)を用いて,心電図画像の理解能力の向上と,幅広い心条件におけるより良い結果の達成を図った。 提案手法はECG解析に適合し,100万サンプルからなる大規模命令データセットであるECGInstructを利用する。 このデータセットは、MIMIC-IV ECGやTB-XLといった信頼できるオープンソースリポジトリから生のECGデータから生成される、合成ECGイメージの豊富なコレクションである。 ECGInstructの各心電図画像には専門家が書いた質問と詳細な回答があり、心筋梗塞や伝導障害などの複雑な心電図の解釈シナリオをカバーしている。 我々の微調整アプローチは、低ランク適応技術を統合することでLLaMA 3.2モデル(LLaMA 3上に構築)を効率よく適応させ、少数のパラメータのみを更新し、特に「lm_head」層と「embed_tokens」層を無視することで効率を高める。 本稿では、モデル設定、効率的な微調整方法、実装仕様について詳述する。 我々は,様々なECG解釈タスクにおける手法の有効性を実証し,広範囲な実験を通して徹底的な評価を行う。 その結果,パラメータ効率のよいLoRAファインタニングは,心電図画像の解釈において優れた性能を示し,ベースラインモデルよりも優れ,PTB-XLデータセットから70以上の条件を含む広範囲の心疾患を同定する従来のCNN法に匹敵する精度を達成できた。

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