論文の概要: TransECG: Leveraging Transformers for Explainable ECG Re-identification Risk Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13495v1
• Date: Tue, 11 Mar 2025 07:37:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 16:29:11.455648
• Title: TransECG: Leveraging Transformers for Explainable ECG Re-identification Risk Analysis
• Title（参考訳）: TransECG: 説明可能なECG再識別リスク分析のためのレバレッジトランスフォーマ
• Authors: Ziyu Wang, Elahe Khatibi, Kianoosh Kazemi, Iman Azimi, Sanaz Mousavi, Shaista Malik, Amir M. Rahmani,
• Abstract要約: 本研究では、性別、年齢、参加者IDなどの再識別タスクに関連する重要なECGセグメントをピンポイントするビジョントランスフォーマー(ViT)ベースの方法であるTransECGを紹介する。 このアプローチでは,87名の参加者を持つ4つの実世界のデータセットに対して,高い精度(性別89.9%,年齢89.9%,IDの再識別88.6%)を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0116875872058584
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Electrocardiogram (ECG) signals are widely shared across multiple clinical applications for diagnosis, health monitoring, and biometric authentication. While valuable for healthcare, they also carry unique biometric identifiers that pose privacy risks, especially when ECG data shared across multiple entities. These risks are amplified in shared environments, where re-identification threats can compromise patient privacy. Existing deep learning re-identification models prioritize accuracy but lack explainability, making it challenging to understand how the unique biometric characteristics encoded within ECG signals are recognized and utilized for identification. Without these insights, despite high accuracy, developing secure and trustable ECG data-sharing frameworks remains difficult, especially in diverse, multi-source environments. In this work, we introduce TransECG, a Vision Transformer (ViT)-based method that uses attention mechanisms to pinpoint critical ECG segments associated with re-identification tasks like gender, age, and participant ID. Our approach demonstrates high accuracy (89.9% for gender, 89.9% for age, and 88.6% for ID re-identification) across four real-world datasets with 87 participants. Importantly, we provide key insights into ECG components such as the R-wave, QRS complex, and P-Q interval in re-identification. For example, in the gender classification, the R wave contributed 58.29% to the model's attention, while in the age classification, the P-R interval contributed 46.29%. By combining high predictive performance with enhanced explainability, TransECG provides a robust solution for privacy-conscious ECG data sharing, supporting the development of secure and trusted healthcare data environment.
• Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)信号は、診断、健康モニタリング、生体認証のための複数の臨床応用で広く共有されている。 医療には価値がありますが、特に複数のエンティティ間でECGデータが共有されている場合、プライバシー上のリスクを引き起こすユニークな生体認証も備えています。 これらのリスクは、再識別の脅威が患者のプライバシを損なう可能性がある共有環境で増幅される。 既存のディープラーニング再同定モデルは精度を優先するが、説明性に欠けており、ECG信号に符号化されたユニークな生体特性がどのように認識され、識別に利用されるかを理解することは困難である。 これらの洞察がなければ、高い正確さにもかかわらず、セキュアで信頼性の高いECGデータ共有フレームワークの開発は、特に多様なマルチソース環境において難しいままである。 本研究では,性別,年齢,参加者IDなどの再識別タスクに関連する重要なECGセグメントをピンポイントする注意機構を用いた視覚変換器(ViT)を用いたTransECGを紹介する。 このアプローチでは,87名の参加者を持つ4つの実世界のデータセットに対して,高い精度(性別89.9%,年齢89.9%,IDの再識別88.6%)を示す。 重要なことは、再同定において、R波、QRS複素数、P-Q区間などのECG成分について重要な洞察を提供することである。 例えば、性別分類では、R波は58.29%、年齢分類ではP-R間隔は46.29%である。 高い予測性能と説明可能性の向上を組み合わせることで、TransECGはプライバシーに配慮したECGデータ共有のための堅牢なソリューションを提供し、セキュアで信頼性の高い医療データ環境の開発をサポートする。

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