Fugu-MT 論文翻訳(概要): SuPreME: A Supervised Pre-training Framework for Multimodal ECG Representation Learning

論文の概要: SuPreME: A Supervised Pre-training Framework for Multimodal ECG Representation Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19668v1
Date: Thu, 27 Feb 2025 01:29:51 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-28 14:59:40.562804
Title: SuPreME: A Supervised Pre-training Framework for Multimodal ECG Representation Learning
Title（参考訳）: SuPreME:マルチモーダルECG表現学習のための教師付き事前学習フレームワーク
Authors: Mingsheng Cai, Jiuming Jiang, Wenhao Huang, Che Liu, Rossella Arcucci,
Abstract要約: 我々は、表現学習のための$textbfSu$pervised $textbfPre$-training frameworkである$textbfSuPreMEを提案する。従来の分類ラベルの代わりにテキストベースの心臓クエリを使用することで、SuPreMEは、追加の微調整なしに、見えない疾患のゼロショット分類を可能にする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.831192046626251
License:
Abstract: Cardiovascular diseases are a leading cause of death and disability worldwide. Electrocardiogram (ECG) recordings are critical for diagnosing and monitoring cardiac health, but obtaining large-scale annotated ECG datasets is labor-intensive and time-consuming. Recent ECG Self-Supervised Learning (eSSL) methods mitigate this by learning features without extensive labels but fail to capture fine-grained clinical semantics and require extensive task-specific fine-tuning. To address these challenges, we propose $\textbf{SuPreME}$, a $\textbf{Su}$pervised $\textbf{Pre}$-training framework for $\textbf{M}$ultimodal $\textbf{E}$CG representation learning. SuPreME applies Large Language Models (LLMs) to extract structured clinical entities from free-text ECG reports, filter out noise and irrelevant content, enhance clinical representation learning, and build a high-quality, fine-grained labeled dataset. By using text-based cardiac queries instead of traditional categorical labels, SuPreME enables zero-shot classification of unseen diseases without additional fine-tuning. We evaluate SuPreME on six downstream datasets covering 127 cardiac conditions, achieving superior zero-shot AUC performance over state-of-the-art eSSL and multimodal methods by over 1.96\%. Results demonstrate the effectiveness of SuPreME in leveraging structured, clinically relevant knowledge for high-quality ECG representations. All code and data will be released upon acceptance.
Abstract（参考訳）: 心臓血管疾患は世界中で死と障害の主な原因である。心電図(ECG)記録は心臓の健康診断とモニタリングに重要であるが、大規模な心電図データセットの取得は労働集約的で時間を要する。近年のECG Self-Supervised Learning (eSSL) 法では, 詳細な臨床的意味を捉えることができず, タスク固有の微調整が必要である。これらの課題に対処するために、$\textbf{SuPreME}$, a $\textbf{Su}$pervised $\textbf{Pre}$-training framework for $\textbf{M}$ultimodal $\textbf{E}$CG表現学習を提案する。 SuPreMEはLarge Language Models (LLM)を適用して、自由テキストECGレポートから構造化された臨床エンティティを抽出し、ノイズと無関係なコンテンツをフィルタリングし、臨床表現学習を強化し、高品質できめ細かいラベル付きデータセットを構築する。従来の分類ラベルの代わりにテキストベースの心臓クエリを使用することで、SuPreMEは、追加の微調整なしに、見えない疾患のゼロショット分類を可能にする。 SuPreMEは127の心条件をカバーする6つの下流データセットで評価し、最先端のeSSLおよびマルチモーダル手法よりも優れたゼロショットAUC性能を1.96倍以上達成した。その結果, 高品質心電図表現のための構造化, 臨床関連知識の活用における SuPreME の有効性が示された。すべてのコードとデータは、受け入れられると解放される。

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