Fugu-MT 論文翻訳(概要): Conditional Electrocardiogram Generation Using Hierarchical Variational Autoencoders

論文の概要: Conditional Electrocardiogram Generation Using Hierarchical Variational Autoencoders

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13469v2
Date: Mon, 28 Apr 2025 16:10:45 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-29 18:43:11.250848
Title: Conditional Electrocardiogram Generation Using Hierarchical Variational Autoencoders
Title（参考訳）: 階層型変分オートエンコーダを用いた条件心電図生成
Authors: Ivan Sviridov, Konstantin Egorov,
Abstract要約: 我々は、ECG信号生成(cNVAE-ECG)のための条件付きヌーヴォーVAEモデルを提案する。本稿では,ECG信号生成(cNVAE-ECG)のための公用条件付きVAEモデルを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Cardiovascular diseases (CVDs) are disorders impacting the heart and circulatory system. These disorders are the foremost and continuously escalating cause of mortality worldwide. One of the main tasks when working with CVDs is analyzing and identifying pathologies on a 12-lead electrocardiogram (ECG) with a standard 10-second duration. Using machine learning (ML) in automatic ECG analysis increases CVD diagnostics' availability, speed, and accuracy. However, the most significant difficulty in developing ML models is obtaining a sufficient training dataset. Due to the limitations of medical data usage, such as expensiveness, errors, the ambiguity of labels, imbalance of classes, and privacy issues, utilizing synthetic samples depending on specific pathologies bypasses these restrictions and improves algorithm quality. Existing solutions for the conditional generation of ECG signals are mainly built on Generative Adversarial Networks (GANs), and only a few papers consider the architectures based on Variational Autoencoders (VAEs), showing comparable results in recent works. This paper proposes the publicly available conditional Nouveau VAE model for ECG signal generation (cNVAE-ECG), which produces high-resolution ECGs with multiple pathologies. We provide an extensive comparison of the proposed model on various practical downstream tasks, including transfer learning scenarios showing an area under the receiver operating characteristic (AUROC) increase up to 2% surpassing GAN-like competitors.
Abstract（参考訳）: 心血管疾患(きゅうきゅうかん、英: Cardiovascular disease, CVDs)は、心臓や循環系に影響を及ぼす疾患である。これらの疾患は、世界中で最も多く、継続的な死亡原因である。 CVDを扱う際の主な課題の1つは、標準の10秒間の12誘導心電図(ECG)の病態を分析し、同定することである。自動ECG分析に機械学習(ML)を使用すると、CVD診断の可用性、速度、精度が向上する。しかし、MLモデルを開発する上で最も重要な困難は、十分なトレーニングデータセットを得ることである。高価さ、エラー、ラベルのあいまいさ、クラスの不均衡、プライバシー問題といった医療データの使用制限のため、特定の病理に依存した合成サンプルを利用することで、これらの制限を回避し、アルゴリズムの品質を向上させる。既存のECG信号の条件付き生成ソリューションは主にGAN(Generative Adversarial Networks)上に構築されており、最近の研究で同等の結果を示す変分オートエンコーダ(VAE)に基づくアーキテクチャを考える論文はごくわずかである。本稿では,複数の病態を持つ高分解能心電図を生成するECG信号生成(cNVAE-ECG)のための,パブリックな条件付きVOEモデルを提案する。本稿では,AUROC(受信操作特性)の領域がGANライクな競合よりも最大2%増加することを示す伝達学習シナリオを含む,様々な下流業務における提案モデルの比較を行った。

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