論文の概要: Versatile Cardiovascular Signal Generation with a Unified Diffusion Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.22306v1
• Date: Wed, 28 May 2025 12:45:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 17:35:50.602392
• Title: Versatile Cardiovascular Signal Generation with a Unified Diffusion Transformer
• Title（参考訳）: 統合拡散変換器を用いたバーサタイル心血管信号生成
• Authors: Zehua Chen, Yuyang Miao, Liyuan Wang, Luyun Fan, Danilo P. Mandic, Jun Zhu,
• Abstract要約: 低品質な信号を再構成し、記録されていない信号を合成するマルチモーダル拡散変換器UniCardioを提案する。 心臓血管信号の相補的な性質を生かして、UniCardioは、近年のタスク固有のベースラインよりも明らかに優れている。 これらのアドバンテージは、UniCardioをAI支援ヘルスケアの前進のための有望な道と位置づけている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.095491708125515
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cardiovascular signals such as photoplethysmography (PPG), electrocardiography (ECG), and blood pressure (BP) are inherently correlated and complementary, together reflecting the health of cardiovascular system. However, their joint utilization in real-time monitoring is severely limited by diverse acquisition challenges from noisy wearable recordings to burdened invasive procedures. Here we propose UniCardio, a multi-modal diffusion transformer that reconstructs low-quality signals and synthesizes unrecorded signals in a unified generative framework. Its key innovations include a specialized model architecture to manage the signal modalities involved in generation tasks and a continual learning paradigm to incorporate varying modality combinations. By exploiting the complementary nature of cardiovascular signals, UniCardio clearly outperforms recent task-specific baselines in signal denoising, imputation, and translation. The generated signals match the performance of ground-truth signals in detecting abnormal health conditions and estimating vital signs, even in unseen domains, while ensuring interpretability for human experts. These advantages position UniCardio as a promising avenue for advancing AI-assisted healthcare.
• Abstract（参考訳）: 光胸腺造影(PPG)、心電図(ECG)、血圧(BP)などの心血管信号は、心血管系の健康を反映して本質的に相関し、相補的である。 しかし, リアルタイムモニタリングにおける共同利用は, ノイズの多いウェアラブル記録から重み付き侵襲的手順に至るまで, 多様な取得課題によって著しく制限されている。 本稿では、低品質な信号を再構成し、未記録信号を統一的な生成フレームワークで合成するマルチモーダル拡散変換器UniCardioを提案する。 その鍵となる革新は、生成タスクに関わる信号モダリティを管理する特殊なモデルアーキテクチャと、様々なモダリティの組み合わせを組み込む連続学習パラダイムである。 心臓血管信号の相補的な性質を生かして、UniCardioは、近年のタスク固有のベースラインよりも明らかに優れている。 生成した信号は、異常な健康状態を検出し、未知の領域でも重要な兆候を推定すると同時に、人間の専門家の解釈可能性を確保する。 これらのアドバンテージは、UniCardioをAI支援ヘルスケアの前進のための有望な道と位置づけている。

関連論文リスト

• ECG Signal Denoising Using Multi-scale Patch Embedding and Transformers [6.882042556551613]
  本稿では,1次元畳み込み層と変圧器アーキテクチャを組み合わせた深層学習手法を提案する。 次に、この埋め込みをトランスネットワークの入力として使用し、ECG信号をデノナイズするトランスの能力を高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-12T03:13:52Z)
• Epicardium Prompt-guided Real-time Cardiac Ultrasound Frame-to-volume Registration [50.602074919305636]
  本稿では,CU-Reg と呼ばれる,軽量でエンドツーエンドなカード・ツー・エンド・超音波フレーム・ツー・ボリューム・レジストレーション・ネットワークを提案する。 2次元スパースと3次元濃密な特徴の相互作用を増強するために,心内膜急速ガイドによる解剖学的手がかりを用い,その後,強化された特徴のボクセル的局所グロバル集約を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T17:47:30Z)
• Deciphering Heartbeat Signatures: A Vision Transformer Approach to Explainable Atrial Fibrillation Detection from ECG Signals [4.056982620027252]
  単誘導心電図データに基づいて心房細動を識別するための視覚変換器アプローチを開発した。 また、残差ネットワーク(ResNet)アプローチも、視覚変換器アプローチと比較するために開発されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-12T11:04:08Z)
• Region-Disentangled Diffusion Model for High-Fidelity PPG-to-ECG Translation [29.706347050700867]
  Region-Disentangled Diffusion Modelは、ECG信号の複雑な時間的ダイナミクスをキャプチャする。 新しいモデルでは、PSGから10段階の拡散ステップで高忠実度ECGを生成することができる。 新しいモデルは生体信号領域におけるクロスモーダル信号-信号-信号間の最初の拡散モデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-25T02:44:51Z)
• PulseImpute: A Novel Benchmark Task for Pulsative Physiological Signal Imputation [54.839600943189915]
  モバイルヘルス(英語: Mobile Health、mHealth)は、ウェアラブルセンサーを使用して、日常生活中の参加者の生理状態を高頻度で監視し、時間的に精度の高い健康介入を可能にする能力である。 豊富な計算文学にもかかわらず、既存の技術は多くのmHealthアプリケーションを構成する脈動信号には効果がない。 このギャップに対処するPulseImputeは、現実的なmHealth欠損モデル、幅広いベースラインセット、臨床関連下流タスクを含む、最初の大規模パルス信号計算チャレンジである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-14T21:39:15Z)
• Video-based Remote Physiological Measurement via Cross-verified Feature Disentangling [121.50704279659253]
  非生理的表現と生理的特徴を混同するための横断的特徴分離戦略を提案する。 次に, 蒸留された生理特性を用いて, 頑健なマルチタスク生理測定を行った。 歪んだ特徴は、最終的に平均HR値やr信号のような複数の生理的信号の合同予測に使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-16T09:39:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。