論文の概要: Improving Myocardial Infarction Detection via Synthetic ECG Pretraining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.23259v1
• Date: Sun, 29 Jun 2025 14:29:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.792211
• Title: Improving Myocardial Infarction Detection via Synthetic ECG Pretraining
• Title（参考訳）: 合成心電図による心筋梗塞検出の改善
• Authors: Lachin Naghashyar,
• Abstract要約: 心筋梗塞は世界中で大きな死因であり,心電図(ECG)からの正確な早期診断が臨床上の優先事項である。 ディープラーニングモデルはECGの自動解釈を約束しているが、大量のラベル付きデータを必要とする。 本研究では,12個の心電図を調整可能なMI形態と現実的な雑音で合成する生理的認識パイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Myocardial infarction is a major cause of death globally, and accurate early diagnosis from electrocardiograms (ECGs) remains a clinical priority. Deep learning models have shown promise for automated ECG interpretation, but require large amounts of labeled data, which are often scarce in practice. We propose a physiology-aware pipeline that (i) synthesizes 12-lead ECGs with tunable MI morphology and realistic noise, and (ii) pre-trains recurrent and transformer classifiers with self-supervised masked-autoencoding plus a joint reconstruction-classification objective. We validate the realism of synthetic ECGs via statistical and visual analysis, confirming that key morphological features are preserved. Pretraining on synthetic data consistently improved classification performance, particularly in low-data settings, with AUC gains of up to 4 percentage points. These results show that controlled synthetic ECGs can help improve MI detection when real clinical data is limited.
• Abstract（参考訳）: 心筋梗塞は世界中で大きな死因であり,心電図(ECG)からの正確な早期診断が臨床上の優先事項である。 ディープラーニングモデルは、自動ECG解釈の可能性を示してきたが、実際には少ない大量のラベル付きデータを必要とする。 生理学を意識したパイプラインを提案する。 i) 調整可能なMI形態と現実的な雑音で12個の心電図を合成し、 (II) 自己監督型マスク自動符号化と共同再建型分類を併用した事前訓練および変圧器分類器。 統計的および視覚的分析により, 合成心電図のリアリズムを検証し, 重要な形態的特徴が保存されていることを確認した。 合成データの事前トレーニングは、特に低データ設定における分類性能を継続的に改善し、AUCは最大4ポイント向上した。 これらの結果から,コントロールされた人工心電図は,実際の臨床データに制限がある場合にMI検出を改善することが示唆された。

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