論文の概要: MD-ViSCo: A Unified Model for Multi-Directional Vital Sign Waveform Conversion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.08357v1
• Date: Tue, 10 Jun 2025 02:14:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-11 15:11:41.157102
• Title: MD-ViSCo: A Unified Model for Multi-Directional Vital Sign Waveform Conversion
• Title（参考訳）: MD-ViSCo:多方向バイタルサイン波形変換のための統一モデル
• Authors: Franck Meyer, Kyunghoon Hur, Edward Choi,
• Abstract要約: ターゲット波形を生成可能な統合フレームワークであるMulti-Directional Vital-Sign Converter (MD-ViSCo)を提案する。 MD-ViSCoは、アダプティブインスタンス正規化(AdaIN)を利用して異なる波形スタイルをキャプチャするSwin Transformerと統合された浅い1次元U-Netを使用している。 我々のフレームワークは、すべての波形タイプで平均して最先端のベースラインを超え、平均絶対誤差(MAE)を8.8%下げ、ピアソン相関(PC)を2つのデータセットで4.9%改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.623090402086692
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the remarkable progress of deep-learning methods generating a target vital sign waveform from a source vital sign waveform, most existing models are designed exclusively for a specific source-to-target pair. This requires distinct model architectures, optimization procedures, and pre-processing pipelines, resulting in multiple models that hinder usability in clinical settings. To address this limitation, we propose the Multi-Directional Vital-Sign Converter (MD-ViSCo), a unified framework capable of generating any target waveform such as electrocardiogram (ECG), photoplethysmogram (PPG), or arterial blood pressure (ABP) from any single input waveform with a single model. MD-ViSCo employs a shallow 1-Dimensional U-Net integrated with a Swin Transformer that leverages Adaptive Instance Normalization (AdaIN) to capture distinct waveform styles. To evaluate the efficacy of MD-ViSCo, we conduct multi-directional waveform generation on two publicly available datasets. Our framework surpasses state-of-the-art baselines (NabNet & PPG2ABP) on average across all waveform types, lowering Mean absolute error (MAE) by 8.8% and improving Pearson correlation (PC) by 4.9% over two datasets. In addition, the generated ABP waveforms satisfy the Association for the Advancement of Medical Instrumentation (AAMI) criterion and achieve Grade B on the British Hypertension Society (BHS) standard, outperforming all baselines. By eliminating the need for developing a distinct model for each task, we believe that this work offers a unified framework that can deal with any kind of vital sign waveforms with a single model in healthcare monitoring.
• Abstract（参考訳）: ソースバイタルサイン波形からターゲットバイタルサイン波形を生成するディープラーニング手法の顕著な進歩にもかかわらず、既存のモデルの多くは、特定のソース・ツー・ターゲットペアに対してのみ設計されている。 これは、異なるモデルアーキテクチャ、最適化手順、および前処理パイプラインを必要とするため、複数のモデルが臨床環境での使用を妨げている。 この制限に対処するために,心電図(ECG),光胸腺図(PPG),動脈血圧(ABP)などのターゲット波形を単一モデルで生成可能な統合フレームワークであるMD-ViSCo(Multi-Directional Vital-Sign Converter)を提案する。 MD-ViSCoは、アダプティブインスタンス正規化(AdaIN)を利用して異なる波形スタイルをキャプチャするSwin Transformerと統合された浅い1次元U-Netを使用している。 MD-ViSCoの有効性を評価するため、2つの公開データセット上で多方向波形生成を行う。 我々のフレームワークは、すべての波形タイプで平均して最先端のベースライン(NabNet & PPG2ABP)を超え、平均絶対誤差(MAE)を8.8%下げ、ピアソン相関(PC)を2つのデータセットで4.9%改善する。 さらに、生成されたABP波形は、AAMI基準を満足し、英国高血圧協会(BHS)標準のグレードBを達成し、全てのベースラインを上回ります。 各タスクごとに異なるモデルを開発する必要をなくすことで、この作業は、医療監視において単一のモデルであらゆる重要なサイン波形に対処できる統一されたフレームワークを提供する、と私たちは信じています。

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