論文の概要: TolerantECG: A Foundation Model for Imperfect Electrocardiogram

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.09887v2
• Date: Tue, 29 Jul 2025 06:12:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 14:59:51.352059
• Title: TolerantECG: A Foundation Model for Imperfect Electrocardiogram
• Title（参考訳）: TolerantECG : 不完全心電図の基礎モデル
• Authors: Huynh Dang Nguyen, Trong-Thang Pham, Ngan Le, Van Nguyen,
• Abstract要約: TolerantECGは、ノイズに対して堅牢で、標準の12リードECGの任意のサブセットで機能するECG信号の基礎モデルである。 TolerantECGトレーニングは、コントラストと自己教師付き学習フレームワークを組み合わせて、ECG信号表現を共同で学習する。 ベンチマークの結果、TolerantECGは、様々なECG信号条件において、最高または第2位のパフォーマーとして一貫してランク付けされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.8878798499351
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The electrocardiogram (ECG) is an essential and effective tool for diagnosing heart diseases. However, its effectiveness can be compromised by noise or unavailability of one or more leads of the standard 12-lead recordings, resulting in diagnostic errors or uncertainty. To address these challenges, we propose TolerantECG, a foundation model for ECG signals that is robust to noise and capable of functioning with arbitrary subsets of the standard 12-lead ECG. TolerantECG training combines contrastive and self-supervised learning frameworks to jointly learn ECG signal representations alongside their corresponding knowledge-retrieval-based text report descriptions and corrupted or lead-missing signals. Comprehensive benchmarking results demonstrate that TolerantECG consistently ranks as the best or second-best performer across various ECG signal conditions and class levels in the PTB-XL dataset, and achieves the highest performance on the MIT-BIH Arrhythmia Database.
• Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)は心臓疾患の診断に必須かつ効果的なツールである。 しかし、その効果は標準12リード記録の1つ以上のリードのノイズや不有効性によって損なわれ、診断ミスや不確実性をもたらす。 これらの課題に対処するために、標準の12リードECGの任意のサブセットで機能する、ノイズに頑健なECG信号の基盤モデルであるTolerantECGを提案する。 TolerantECGトレーニングは、コントラストと自己教師付き学習フレームワークを組み合わせることで、ECG信号表現と、それに対応する知識検索ベースのテキストレポート記述と、破損または鉛欠信号とを併用する。 総合的なベンチマークの結果から、TolerantECGは、様々なECG信号条件とTB-XLデータセットのクラスレベルにおいて、一貫して最高または第2位のパフォーマーとしてランク付けされ、MIT-BIH Arrhythmia Database上で最高のパフォーマンスを達成している。

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