論文の概要: Learning ECG Representations via Poly-Window Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15225v1
• Date: Thu, 21 Aug 2025 04:26:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.178761
• Title: Learning ECG Representations via Poly-Window Contrastive Learning
• Title（参考訳）: ポリウィンドウコントラスト学習による心電図表現の学習
• Authors: Yi Yuan, Joseph Van Duyn, Runze Yan, Zhuoyi Huang, Sulaiman Vesal, Sergey Plis, Xiao Hu, Gloria Hyunjung Kwak, Ran Xiao, Alex Fedorov,
• Abstract要約: 本稿では,ECG分析のための多ウィンドウコントラスト学習フレームワークを提案する。 遅い特徴分析の原理に触発されて、我々のアプローチは時間的不変性と生理学的に有意な特徴を学習するようモデルに強く促す。 この結果から,マルチラベル・スーパークラス分類において,マルチウィンドウのコントラスト学習が従来の2ビュー手法より一貫して優れていたことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.200583783760777
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Electrocardiogram (ECG) analysis is foundational for cardiovascular disease diagnosis, yet the performance of deep learning models is often constrained by limited access to annotated data. Self-supervised contrastive learning has emerged as a powerful approach for learning robust ECG representations from unlabeled signals. However, most existing methods generate only pairwise augmented views and fail to leverage the rich temporal structure of ECG recordings. In this work, we present a poly-window contrastive learning framework. We extract multiple temporal windows from each ECG instance to construct positive pairs and maximize their agreement via statistics. Inspired by the principle of slow feature analysis, our approach explicitly encourages the model to learn temporally invariant and physiologically meaningful features that persist across time. We validate our approach through extensive experiments and ablation studies on the PTB-XL dataset. Our results demonstrate that poly-window contrastive learning consistently outperforms conventional two-view methods in multi-label superclass classification, achieving higher AUROC (0.891 vs. 0.888) and F1 scores (0.680 vs. 0.679) while requiring up to four times fewer pre-training epochs (32 vs. 128) and 14.8% in total wall clock pre-training time reduction. Despite processing multiple windows per sample, we achieve a significant reduction in the number of training epochs and total computation time, making our method practical for training foundational models. Through extensive ablations, we identify optimal design choices and demonstrate robustness across various hyperparameters. These findings establish poly-window contrastive learning as a highly efficient and scalable paradigm for automated ECG analysis and provide a promising general framework for self-supervised representation learning in biomedical time-series data.
• Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)解析は心血管疾患診断の基礎となっているが、深層学習モデルの性能は注釈付きデータへの限られたアクセスによって制限されることが多い。 自己教師付きコントラスト学習は、ラベルのない信号から堅牢なECG表現を学習するための強力なアプローチとして登場した。 しかし、既存のほとんどの手法はペアワイズ拡張ビューしか生成せず、ECG記録の豊富な時間構造を利用できない。 本研究では,多ウィンドウコントラスト学習フレームワークを提案する。 我々は各ECGインスタンスから複数の時間ウィンドウを抽出し、正のペアを構築し、統計によってそれらの合意を最大化する。 遅い特徴分析の原理にインスパイアされた我々のアプローチは、時間を通して持続する時間的不変性と生理学的に意味のある特徴を学習するよう、モデルに強く促す。 PTB-XLデータセットに関する広範な実験およびアブレーション研究を通じて,本手法の有効性を検証した。 AUROC (0.891 vs. 0.888) と F1 スコア (0.680 vs. 0.679) を達成し, 事前学習の4倍 (32 vs. 128) と壁時計の14.8% の時間短縮を要求された。 サンプル毎に複数のウィンドウを処理しているにもかかわらず、トレーニングのエポック数と総計算時間の大幅な削減を実現し、基礎モデルのトレーニングに有効である。 広範囲にわたる改善を通じて、最適な設計選択を識別し、様々なハイパーパラメータにわたって堅牢性を実証する。 これらの結果から,自動心電図解析のための高効率でスケーラブルな多ウィンドウコントラスト学習が確立され,生物医学的時系列データにおける自己教師型表現学習のための有望なフレームワークが提供される。

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