論文の概要: Integrating electrocardiogram and fundus images for early detection of cardiovascular diseases
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10493v1
- Date: Mon, 31 Mar 2025 07:53:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-20 06:04:29.229584
- Title: Integrating electrocardiogram and fundus images for early detection of cardiovascular diseases
- Title（参考訳）: 心血管疾患の早期診断のための心電図と眼底画像の統合
- Authors: K. A. Muthukumar, Dhruva Nandi, Priya Ranjan, Krithika Ramachandran, Shiny PJ, Anirban Ghosh, Ashwini M, Aiswaryah Radhakrishnan, V. E. Dhandapani, Rajiv Janardhanan,
- Abstract要約: 心臓血管疾患 (CVD) は世界中で主要な健康上の問題であり、高度な診断技術の必要性を強調している。
本稿では,心電図読影と底面画像とを相乗的に統合し,早期の疾患タグ付けとCVDのトリアージを優先的に行うアバンギャルド手法を提案する。
予備試験では84%の補正精度が得られ、この組み合わせの診断戦略の可能性を強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.732458484303615
- License:
- Abstract: Cardiovascular diseases (CVD) are a predominant health concern globally, emphasizing the need for advanced diagnostic techniques. In our research, we present an avant-garde methodology that synergistically integrates ECG readings and retinal fundus images to facilitate the early disease tagging as well as triaging of the CVDs in the order of disease priority. Recognizing the intricate vascular network of the retina as a reflection of the cardiovascular system, alongwith the dynamic cardiac insights from ECG, we sought to provide a holistic diagnostic perspective. Initially, a Fast Fourier Transform (FFT) was applied to both the ECG and fundus images, transforming the data into the frequency domain. Subsequently, the Earth Mover's Distance (EMD) was computed for the frequency-domain features of both modalities. These EMD values were then concatenated, forming a comprehensive feature set that was fed into a Neural Network classifier. This approach, leveraging the FFT's spectral insights and EMD's capability to capture nuanced data differences, offers a robust representation for CVD classification. Preliminary tests yielded a commendable accuracy of 84 percent, underscoring the potential of this combined diagnostic strategy. As we continue our research, we anticipate refining and validating the model further to enhance its clinical applicability in resource limited healthcare ecosystems prevalent across the Indian sub-continent and also the world at large.
- Abstract（参考訳）: 心臓血管疾患 (CVD) は世界中で主要な健康上の問題であり、高度な診断技術の必要性を強調している。
本研究は,心電図読影と網膜基底像を相乗的に統合し,早期疾患のタグ付けとCVDのトリアージを優先的に行うアバンギャルド法を提案する。
網膜の複雑な血管網を心血管系のリフレクションとして認識し,心電図による心臓のダイナミックな洞察と合わせて,総括的診断的観点から検討した。
当初、Fast Fourier Transform (FFT) はECGとFundusの画像の両方に適用され、データを周波数領域に変換した。
その後、両モードの周波数領域の特徴について、Earth Mover's Distance (EMD) が計算された。
これらのEMD値は連結され、ニューラルネットワーク分類器に入力される包括的な機能セットを形成する。
このアプローチは、FFTのスペクトル洞察と、細かなデータ差を捉えるEMDの能力を活用し、CVD分類のための堅牢な表現を提供する。
予備試験では84%の補正精度が得られ、この組み合わせの診断戦略の可能性を強調した。
我々の研究が進むにつれて、インド亜大陸や世界全体で広く普及する限られた医療生態系における臨床応用性を高めるために、モデルの改良と検証を期待する。
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