論文の概要: Diffusion-Based Electrocardiography Noise Quantification via Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.11815v2
• Date: Tue, 22 Jul 2025 06:48:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-23 15:16:11.547267
• Title: Diffusion-Based Electrocardiography Noise Quantification via Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 拡散型心電図ノイズの異常検出による定量化
• Authors: Tae-Seong Han, Jae-Wook Heo, Hakseung Kim, Cheol-Hui Lee, Hyub Huh, Eue-Keun Choi, Hye Jin Kim, Dong-Joo Kim,
• Abstract要約: ECGノイズに対処する既存の手法は、アーティファクト分類やデノナイジングに依存しており、アノテーションの不整合と一般化性に制約されている。 クリーンなECG信号の正規分布をモデル化する拡散型フレームワークを提案し, 明示的なアーティファクトラベルを必要とせず, 偏差をノイズとして識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.741077302469742
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Electrocardiography (ECG) signals are frequently degraded by noise, limiting their clinical reliability in both conventional and wearable settings. Existing methods for addressing ECG noise, relying on artifact classification or denoising, are constrained by annotation inconsistencies and poor generalizability. Here, we address these limitations by reframing ECG noise quantification as an anomaly detection task. We propose a diffusion-based framework trained to model the normative distribution of clean ECG signals, identifying deviations as noise without requiring explicit artifact labels. To robustly evaluate performance and mitigate label inconsistencies, we introduce a distribution-based metric using the Wasserstein-1 distance ($W_1$). Our model achieved a macro-average $W_1$ score of 1.308, outperforming the next-best method by over 48\%. External validation confirmed strong generalizability, facilitating the exclusion of noisy segments to improve diagnostic accuracy and support timely clinical intervention. This approach enhances real-time ECG monitoring and broadens ECG applicability in digital health technologies.
• Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)信号はしばしばノイズによって劣化し、従来の設定とウェアラブル設定の両方で臨床上の信頼性が制限される。 ECGノイズに対処する既存の手法は、アーティファクト分類やデノナイジングに依存しており、アノテーションの不整合と一般化性に制約されている。 本稿では,ECGノイズ定量化を異常検出タスクとして再検討することにより,これらの制約に対処する。 クリーンなECG信号の正規分布をモデル化する拡散型フレームワークを提案し, 明示的なアーティファクトラベルを必要とせず, 偏差をノイズとして識別する。 性能評価とラベルの不整合の緩和のために,Wasserstein-1 距離 (W_1$) を用いた分布ベース計量を導入する。 我々のモデルでは、マクロ平均$W_1$スコア1.308を達成し、次のベストメソッドを48\%以上上回った。 診断精度の向上とタイムリーな臨床介入を支援するため,ノイズ領域の排除を容易にし,強い一般化性が確認された。 このアプローチは、リアルタイムECGモニタリングを強化し、デジタルヘルス技術におけるECGの適用性を拡大する。

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