論文の概要: Generating Realistic Multi-Beat ECG Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18189v1
• Date: Mon, 19 May 2025 13:50:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.139096
• Title: Generating Realistic Multi-Beat ECG Signals
• Title（参考訳）: 実効性マルチビート心電図信号の生成
• Authors: Paul Pöhl, Viktor Schlegel, Hao Li, Anil Bharath,
• Abstract要約: 本稿では,現実的な長形ECG信号を生成するための3層合成フレームワークを提案する。 まず拡散モデルを用いて高忠実度シングルビートを生成し、その後、臨界時間依存性を保ったビート間特徴を合成し、最後に、ビートをコヒーレントなロングシーケンスにアセンブルする。 不整脈分類では, 拡散モデルを用いて, 長形合成心電図がエンドツーエンドの心電図生成より有意に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.817387015919023
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Generating synthetic ECG data has numerous applications in healthcare, from educational purposes to simulating scenarios and forecasting trends. While recent diffusion models excel at generating short ECG segments, they struggle with longer sequences needed for many clinical applications. This paper proposes a novel three-layer synthesis framework for generating realistic long-form ECG signals. We first generate high-fidelity single beats using a diffusion model, then synthesize inter-beat features preserving critical temporal dependencies, and finally assemble beats into coherent long sequences using feature-guided matching. Our comprehensive evaluation demonstrates that the resulting synthetic ECGs maintain both beat-level morphological fidelity and clinically relevant inter-beat relationships. In arrhythmia classification tasks, our long-form synthetic ECGs significantly outperform end-to-end long-form ECG generation using the diffusion model, highlighting their potential for increasing utility for downstream applications. The approach enables generation of unprecedented multi-minute ECG sequences while preserving essential diagnostic characteristics.
• Abstract（参考訳）: 人工心電図データの生成は、教育目的からシナリオのシミュレーションや予測トレンドに至るまで、医療に多くの応用がある。 最近の拡散モデルは、短いECGセグメントを生成するのに優れているが、多くの臨床応用に必要な長いシーケンスに苦慮している。 本稿では,現実的な長形ECG信号を生成するための3層合成フレームワークを提案する。 まず拡散モデルを用いて高忠実度単一ビートを生成し、その後、臨界時間依存性を保ったビート間特徴を合成し、最後に特徴誘導マッチングを用いてコヒーレント長列にビートをアセンブルする。 総括的評価の結果, 人工心電図はビートレベルの形態的忠実度と臨床関連性の両方を維持していることが明らかとなった。 不整脈分類タスクでは、拡散モデルを用いて、我々の長形合成ECGは、エンド・ツー・エンドの長形心電図生成を著しく上回っており、下流アプリケーションに対する有用性を高める可能性を強調している。 本手法は,本質的な診断特性を維持しつつ,前例のない多分間のECGシーケンスの生成を可能にする。

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