論文の概要: Are ECGs enough? Deep learning classification of pulmonary embolism using electrocardiograms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08960v2
• Date: Mon, 28 Jul 2025 14:58:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 14:15:45.75256
• Title: Are ECGs enough? Deep learning classification of pulmonary embolism using electrocardiograms
• Title（参考訳）: ECGは十分か?心電図を用いた肺塞栓症の深層学習分類
• Authors: Joao D. S. Marques, Arlindo L. Oliveira,
• Abstract要約: 肺塞栓症は、迅速な診断を必要とする病院の心停止の原因である。 CT肺血管造影は標準的な診断ツールであるが,常にアクセス可能であるとは限らない。 本研究では,様々なアプローチの効果を評価するために,複数のニューラルネットワークの性能について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pulmonary embolism is a leading cause of out of hospital cardiac arrest that requires fast diagnosis. While computed tomography pulmonary angiography is the standard diagnostic tool, it is not always accessible. Electrocardiography is an essential tool for diagnosing mul- tiple cardiac anomalies, as it is affordable, fast and available in many settings. However, the availability of public ECG datasets, specially for PE, is limited and, in practice, these datasets tend to be small, making it essential to optimize learning strategies. In this study, we investigate the performance of multiple neural networks in order to assess the impact of various approaches. Moreover, we check whether these practices enhance model generalization when transfer learning is used to translate infor- mation learned in larger ECG datasets, such as PTB-XL, CPSC18 and MedalCare-XL, to a smaller, more challenging dataset for PE. By lever- aging transfer learning, we analyze the extent to which we can improve learning efficiency and predictive performance on limited data. Code available at https://github.com/joaodsmarques/Are-ECGs-enough-Deep-Learning-Classifiers .
• Abstract（参考訳）: 肺塞栓症は、迅速な診断を必要とする病院の心停止の原因である。 CT肺血管造影は標準的な診断ツールであるが,常にアクセス可能であるとは限らない。 心電図は多尖性心疾患の診断に欠かせないツールである。 しかし、PEに特化したパブリックECGデータセットの可用性は制限されており、実際にはこれらのデータセットは小さくなりがちであり、学習戦略の最適化が不可欠である。 本研究では,様々なアプローチの効果を評価するために,複数のニューラルネットワークの性能について検討する。 さらに,PTB-XL, CPSC18, MedalCare-XLなどの大規模ECGデータセットで学習したインフォメーションを,PEのより小さく,より困難なデータセットに変換するために,トランスファーラーニングを用いたモデル一般化が促進されるかどうかを確認した。 我々は,レバーの経年変化学習により,限られたデータに対する学習効率と予測性能を向上できる範囲を分析した。 コードはhttps://github.com/joaodsmarques/Are-ECGs-enough-Deep-Learning-Classifiersで公開されている。

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