論文の概要: From Token to Rhythm: A Multi-Scale Approach for ECG-Language Pretraining
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.21803v1
- Date: Wed, 11 Jun 2025 07:22:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-07 02:47:44.326095
- Title: From Token to Rhythm: A Multi-Scale Approach for ECG-Language Pretraining
- Title（参考訳）: トークンからリズムへ:ECG-Language Pretrainingのためのマルチスケールアプローチ
- Authors: Fuying Wang, Jiacheng Xu, Lequan Yu,
- Abstract要約: 本稿では,マルチスケールECG-Language Pretraining(MELP)モデルを紹介する。
我々は、ゼロショットECG分類、線形探索、転送学習を含む、複数のタスクにわたる3つのパブリックECGデータセット上でMELPを評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.214252217020174
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Electrocardiograms (ECGs) play a vital role in monitoring cardiac health and diagnosing heart diseases. However, traditional deep learning approaches for ECG analysis rely heavily on large-scale manual annotations, which are both time-consuming and resource-intensive to obtain. To overcome this limitation, self-supervised learning (SSL) has emerged as a promising alternative, enabling the extraction of robust ECG representations that can be efficiently transferred to various downstream tasks. While previous studies have explored SSL for ECG pretraining and multi-modal ECG-language alignment, they often fail to capture the multi-scale nature of ECG signals. As a result, these methods struggle to learn generalized representations due to their inability to model the hierarchical structure of ECG data. To address this gap, we introduce MELP, a novel Multi-scale ECG-Language Pretraining (MELP) model that fully leverages hierarchical supervision from ECG-text pairs. MELP first pretrains a cardiology-specific language model to enhance its understanding of clinical text. It then applies three levels of cross-modal supervision-at the token, beat, and rhythm levels-to align ECG signals with textual reports, capturing structured information across different time scales. We evaluate MELP on three public ECG datasets across multiple tasks, including zero-shot ECG classification, linear probing, and transfer learning. Experimental results demonstrate that MELP outperforms existing SSL methods, underscoring its effectiveness and adaptability across diverse clinical applications. Our code is available at https://github.com/HKU-MedAI/MELP.
- Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)は、心臓の健康状態を監視し、心臓疾患を診断する上で重要な役割を担っている。
しかし、従来のECG分析のためのディープラーニングアプローチは、大規模な手動アノテーションに大きく依存している。
この制限を克服するために、セルフ教師付き学習(SSL)が有望な代替手段として登場し、様々な下流タスクに効率的に転送可能な堅牢なECG表現の抽出を可能にした。
以前の研究では、ECGプリトレーニングとマルチモーダルなECG言語アライメントのためのSSLを探索しているが、ECG信号のマルチスケールな性質を捉えることができないことが多い。
結果として、これらの手法は、ECGデータの階層構造をモデル化できないため、一般化された表現を学ぶのに苦労する。
このギャップに対処するために、我々は、ECG-textペアからの階層的監視を完全に活用する、新しいマルチスケールECG-Language Pretraining (MELP)モデルであるMELPを紹介する。
MELPは、まず、臨床テキストの理解を高めるために、心臓科固有の言語モデルを事前訓練する。
次に、トークン、ビート、リズムのレベルに3段階の相互監視を施し、ECG信号をテキストのレポートと整合させ、異なるタイムスケールで構造化された情報をキャプチャする。
我々は、ゼロショットECG分類、線形探索、転送学習を含む、複数のタスクにわたる3つのパブリックECGデータセット上でMELPを評価する。
実験の結果、MELPは既存のSSLメソッドよりも優れており、様々な臨床応用においてその有効性と適応性が評価されている。
私たちのコードはhttps://github.com/HKU-MedAI/MELPで利用可能です。
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