論文の概要: BenchECG and xECG: a benchmark and baseline for ECG foundation models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10151v1
- Date: Fri, 12 Sep 2025 11:27:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-15 16:03:08.063621
- Title: BenchECG and xECG: a benchmark and baseline for ECG foundation models
- Title（参考訳）: BenchECGとxECG:ECG基盤モデルのベンチマークとベースライン
- Authors: Riccardo Lunelli, Angus Nicolson, Samuel Martin Pröll, Sebastian Johannes Reinstadler, Axel Bauer, Clemens Dlaska,
- Abstract要約: 心電図(ECG)は安価で、広く使われ、ディープラーニングに適している。
我々は、公開ECGデータセットと汎用タスクの包括的なスイートからなる標準化されたベンチマークであるBenchECGを紹介する。
また,SimDINOv2自己教師型学習を用いて学習したxLSTMに基づくリカレントモデルであるxECGを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Electrocardiograms (ECGs) are inexpensive, widely used, and well-suited to deep learning. Recently, interest has grown in developing foundation models for ECGs - models that generalise across diverse downstream tasks. However, consistent evaluation has been lacking: prior work often uses narrow task selections and inconsistent datasets, hindering fair comparison. Here, we introduce BenchECG, a standardised benchmark comprising a comprehensive suite of publicly available ECG datasets and versatile tasks. We also propose xECG, an xLSTM-based recurrent model trained with SimDINOv2 self-supervised learning, which achieves the best BenchECG score compared to publicly available state-of-the-art models. In particular, xECG is the only publicly available model to perform strongly on all datasets and tasks. By standardising evaluation, BenchECG enables rigorous comparison and aims to accelerate progress in ECG representation learning. xECG achieves superior performance over earlier approaches, defining a new baseline for future ECG foundation models.
- Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)は安価で、広く使われ、ディープラーニングに適している。
近年、ECGの基礎モデル(様々な下流タスクを一般化するモデル)の開発への関心が高まっている。
しかし、一貫性のある評価が欠けており、以前の作業では狭いタスクの選択と一貫性のないデータセットを使用しており、公正な比較を妨げている。
ここでは、公開ECGデータセットと汎用タスクの包括的なスイートからなる標準化されたベンチマークであるBenchECGを紹介する。
また,SimDINOv2自己教師型学習を用いて学習したxLSTMに基づくリカレントモデルであるxECGを提案する。
特にxECGは、すべてのデータセットとタスクに強く依存する唯一の公開モデルである。
評価の標準化により、BenchECGは厳密な比較を可能にし、ECG表現学習の進歩を加速することを目指している。
xECGは、以前のアプローチよりも優れたパフォーマンスを実現し、将来のECG基盤モデルの新たなベースラインを定義する。
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