論文の概要: CardioPatternFormer: Pattern-Guided Attention for Interpretable ECG Classification with Transformer Architecture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20481v1
• Date: Mon, 26 May 2025 19:36:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.271103
• Title: CardioPatternFormer: Pattern-Guided Attention for Interpretable ECG Classification with Transformer Architecture
• Title（参考訳）: CardioPatternFormer: Transformer Architectureを用いた解釈可能なECG分類のためのパターンガイド型アテンション
• Authors: Berat Kutay Uğraş, Ömer Nezih Gerek, İbrahim Talha Saygı,
• Abstract要約: 解釈可能なECG分類のためのトランスフォーマーモデルであるCardioPatternFormerを提案する。 多様な心臓パターンを正確に識別し分類するために、洗練された注意機構を用いる。 微妙な異常を識別し、複数の共起条件を識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40964539027092906
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate ECG interpretation is vital, yet complex cardiac data and "black-box" AI models limit clinical utility. Inspired by Transformer architectures' success in NLP for understanding sequential data, we frame ECG as the heart's unique "language" of temporal patterns. We present CardioPatternFormer, a novel Transformer-based model for interpretable ECG classification. It employs a sophisticated attention mechanism to precisely identify and classify diverse cardiac patterns, excelling at discerning subtle anomalies and distinguishing multiple co-occurring conditions. This pattern-guided attention provides clear insights by highlighting influential signal regions, effectively allowing the "heart to talk" through transparent interpretations. CardioPatternFormer demonstrates robust performance on challenging ECGs, including complex multi-pathology cases. Its interpretability via attention maps enables clinicians to understand the model's rationale, fostering trust and aiding informed diagnostic decisions. This work offers a powerful, transparent solution for advanced ECG analysis, paving the way for more reliable and clinically actionable AI in cardiology.
• Abstract（参考訳）: 正確なECG解釈は不可欠だが、複雑な心臓データと「ブラックボックス」AIモデルは臨床的有用性を制限する。 シーケンシャルデータを理解するためにトランスフォーマーアーキテクチャがNLPで成功したことに触発されて、我々は心電図を時間パターンのユニークな「言語」として捉えた。 CardioPatternFormerは,新しいECG分類モデルである。 様々な心臓パターンを正確に識別し分類するための高度な注意機構を採用し、微妙な異常を識別し、複数の共起条件を識別するのに優れている。 このパターン誘導された注意は、影響力のある信号領域をハイライトすることで明確な洞察を与え、透過的な解釈を通じて「話す耳」を効果的に得る。 CardioPatternFormerは、複雑なマルチパスのケースを含む、挑戦的なECGに対して堅牢なパフォーマンスを示す。 その注意マップによる解釈可能性により、臨床医はモデルの理論的根拠を理解し、信頼を育み、情報的な診断決定を支援することができる。 この研究は、高度な心電図分析のための強力で透明なソリューションを提供する。

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