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 22:46:12.804361
• 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
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• 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。

関連論文リスト

• GEM: Empowering MLLM for Grounded ECG Understanding with Time Series and Images [43.65650710265957]
  GEMは,第1回MLLM統合ECG時系列,第12回リードECG画像,地上および臨床のECG解釈のためのテキストである。 GEMは、3つのコアイノベーションを通じて機能的解析、エビデンス駆動推論、および臨床医のような診断プロセスを可能にする。 基礎心電図理解におけるMLLMの能力を評価するために,臨床動機付けのベンチマークであるグラウンドドECGタスクを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-08T05:48:53Z)
• Comparing Deep Neural Network for Multi-Label ECG Diagnosis From Scanned ECG [1.2499537119440243]
  我々は、スキャンされたECGデータセット上で、AlexNet、VGG、ResNet、Vision Transformerを含む複数のディープニューラルネットワークアーキテクチャの性能を評価する。 比較分析では, モデル精度, 画像アーチファクトの堅牢性, 各種ECG条件における一般化可能性について検討した。 この結果は各アーキテクチャの長所と短所を強調し、画像ベースの心電図診断の実現可能性に関する洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-19T02:56:27Z)
• Teach Multimodal LLMs to Comprehend Electrocardiographic Images [10.577263066644194]
  我々は、100万以上のサンプルからなる総合的なECGイメージインストラクションチューニングデータセットであるECGInstructを紹介する。 また,心電図の理解に適したMLLMであるPULSEを開発した。 実験の結果,PULSEは従来のMLLMよりも15%から30%の精度向上を実現した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T20:26:41Z)
• ECG-FM: An Open Electrocardiogram Foundation Model [3.611746032873298]
  本稿では,ECG分析のためのオープン基盤モデルであるECG-FMを提案する。 ECG-FMはトランスフォーマーベースのアーキテクチャを採用し、250万のサンプルで事前訓練されている。 文脈情報のコマンドが強靭なパフォーマンス、豊富な事前学習された埋め込み、信頼性のある解釈可能性をもたらすことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-09T17:06:49Z)
• MEIT: Multi-Modal Electrocardiogram Instruction Tuning on Large Language Models for Report Generation [41.324530807795256]
  心電図(Electrocardiogram、ECG)は、心臓の状態をモニタリングするための主要な非侵襲的診断ツールである。 最近の研究は心電図データを用いた心臓状態の分類に集中しているが、心電図レポートの生成は見落としている。 LLMとマルチモーダル命令を用いてECGレポート生成に取り組む最初の試みであるMultimodal ECG Instruction Tuning (MEIT) フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-07T23:20:56Z)
• A Two-Stage Generative Model with CycleGAN and Joint Diffusion for MRI-based Brain Tumor Detection [41.454028276986946]
  本稿では,脳腫瘍の検出とセグメンテーションを改善するための2段階生成モデル(TSGM)を提案する。 CycleGANは、未ペアデータに基づいてトレーニングされ、データとして正常な画像から異常な画像を生成する。 VE-JPは、合成対の異常画像をガイドとして使用して、健康な画像の再構成を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-06T12:58:26Z)
• Masked Transformer for Electrocardiogram Classification [7.229662895786343]
  MTECG(Masked Transformer for ECG classification)は、ECG分類における最新の最先端アルゴリズムを著しく上回る、単純かつ効果的な手法である。 220,251個の心電図記録と広範囲の診断を行い,医療専門家が注釈を付した不破井データセットを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-31T09:21:23Z)
• PulseNet: Deep Learning ECG-signal classification using random augmentation policy and continous wavelet transform for canines [46.09869227806991]
  犬心電図(ECG)の評価には熟練した獣医が必要である。 心電図の解釈と診断支援のための獣医師の現在の利用状況は限られている。 犬の心電図配列を正常または異常と分類するためのディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アプローチを実装した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-17T09:06:39Z)
• ECG Heartbeat Classification Using Multimodal Fusion [13.524306011331303]
  本稿では,心電図の心拍数分類のための2つの計算効率の良いマルチモーダル融合フレームワークを提案する。 MFFでは,CNNの垂直層から特徴を抽出し,それらを融合させてユニークかつ相互依存的な情報を得た。 不整脈では99.7%,MIでは99.2%の分類が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-21T03:48:35Z)
• ECG Heart-beat Classification Using Multimodal Image Fusion [13.524306011331303]
  我々は心電図の心拍分類のための新しい画像融合モデル(IFM)を提案する。 まず、まず、Gramian Angular Field(GAF)、Recurrence Plot(RP)、Markov Transition Field(MTF)を用いて、心電図の心拍を3つの異なる画像に変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-28T01:31:35Z)
• ECG-DelNet: Delineation of Ambulatory Electrocardiograms with Mixed Quality Labeling Using Neural Networks [69.25956542388653]
  ディープラーニング(DL)アルゴリズムは、学術的、産業的にも重くなっている。 セグメンテーションフレームワークにECGの検出とデライン化を組み込むことにより、低解釈タスクにDLをうまく適用できることを実証する。 このモデルは、PhyloNetのQTデータベースを使用して、105個の増幅ECG記録から訓練された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-11T16:29:12Z)
• A Global Benchmark of Algorithms for Segmenting Late Gadolinium-Enhanced Cardiac Magnetic Resonance Imaging [90.29017019187282]
  現在世界最大の心臓LGE-MRIデータセットである154個の3D LGE-MRIを用いた「2018 left Atrium Challenge」。 技術および生物学的指標を用いた提案アルゴリズムの解析を行った。 その結果, 最上部法は93.2%, 平均表面は0.7mmであった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-26T08:49:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。