Fugu-MT 論文翻訳(概要): Are ECGs enough? Deep learning classification of pulmonary embolism using electrocardiograms

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。

関連論文リスト

Self-supervised inter-intra period-aware ECG representation learning for detecting atrial fibrillation [41.82319894067087]
そこで本研究では,周期型ECG表現学習手法を提案する。心房細動患者の心電図ではRR間隔の不規則性やP波の欠如を考慮し, 経時的および経時的表現のための特定の事前訓練タスクを開発する。本手法は,発作/持続性心房細動検出のためのBTCHデータセット,textiti., 0.953/0.996におけるAUCの顕著な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-08T10:03:52Z)
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)
Transfer Learning in ECG Diagnosis: Is It Effective? [1.534667887016089]
本研究は,心電図分類における転帰学習の有効性に関する実証的研究である。我々は、さまざまなECGデータセットとディープニューラルネットワークをカバーする、スクラッチからのトレーニングと微調整性能を比較した。伝達学習は、再帰的なニューラルネットワークよりも畳み込みニューラルネットワークとの整合性が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-03T04:27:26Z)
ECG-SL: Electrocardiogram(ECG) Segment Learning, a deep learning method for ECG signal [19.885905393439014]
本稿では,ECG信号の周期的性質をモデル化する新しいECG-Segment Based Learning (ECG-SL) フレームワークを提案する。この構造的特徴に基づき, 時間的モデルを用いて, 各種臨床業務の時間的情報学習を行う。提案手法はベースラインモデルより優れ,3つの臨床応用におけるタスク固有手法と比較して競争性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-01T23:17:55Z)
Learning Through Guidance: Knowledge Distillation for Endoscopic Image Classification [40.366659911178964]
内視鏡は消化管(GI)の根底にある異常を同定する上で重要な役割を担っている。ディープラーニング、特にCNN(Convolution Neural Networks)は、従来の機能エンジニアリングを使わずに自動機能学習を実行するように設計されている。 KDに基づく3つの学習フレームワーク、応答ベース、特徴ベース、関係ベースメカニズムについて検討し、関係ベース学習を支援するために、新しい多面的注意型特徴融合機構を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-17T02:02:11Z)
Automated Cardiovascular Record Retrieval by Multimodal Learning between Electrocardiogram and Clinical Report [28.608260758775316]
本稿では,Large Language Models (LLM) と Vision-Transformer (ViT) モデルにおける最近のブレークスルーを活用し,ECGの解釈に新たなアプローチを導入する。入力ECGデータに基づいて,最も類似した症例を自動的に同定する手法を提案する。本研究は,未開発地域において診断サービスを提供する上で重要な資源となる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-13T06:32:25Z)
ECG-CL: A Comprehensive Electrocardiogram Interpretation Method Based on Continual Learning [20.465733855762835]
心電図(ECG)モニタリングは心血管疾患(CVD)早期診断の最も強力な手法の一つである。古典的なルールベースのアルゴリズムは、今ではディープラーニングベースの手法によって完全にパフォーマンスが向上している。本稿では,高解像度の低レベルセマンティック情報を一括して保持できるマルチレゾリューションモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-10T15:19:00Z)
Identifying Electrocardiogram Abnormalities Using a Handcrafted-Rule-Enhanced Neural Network [18.859487271034336]
我々は、深層学習に基づく心電図解析に臨床知識を提供するために、畳み込みニューラルネットワークにいくつかのルールを導入する。我々の新しいアプローチは、既存の最先端の手法をかなり上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-16T04:42:57Z)
Uncovering the structure of clinical EEG signals with self-supervised learning [64.4754948595556]
教師付き学習パラダイムは、しばしば利用可能なラベル付きデータの量によって制限される。この現象は脳波(EEG)などの臨床関連データに特に問題となる。ラベルのないデータから情報を抽出することで、ディープニューラルネットワークとの競合性能に到達することができるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-31T14:34:47Z)
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)
Opportunities and Challenges of Deep Learning Methods for Electrocardiogram Data: A Systematic Review [62.490310870300746]
心電図(Electrocardiogram、ECG)は、医学および医療において最も一般的に用いられる診断ツールの1つである。深層学習法は心電図信号を用いた予測医療タスクにおいて有望な結果を得た。本稿では、モデリングとアプリケーションの観点から、ECGデータに対するディープラーニング手法の体系的なレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (2019-12-28T02:44:29Z)

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。