論文の概要: HDC-X: Efficient Medical Data Classification for Embedded Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.14617v2
• Date: Sun, 21 Sep 2025 15:09:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 12:27:33.499895
• Title: HDC-X: Efficient Medical Data Classification for Embedded Devices
• Title（参考訳）: HDC-X:組み込み機器の効率的な医療データ分類
• Authors: Jianglan Wei, Zhenyu Zhang, Pengcheng Wang, Mingjie Zeng, Zhigang Zeng,
• Abstract要約: HDC-Xは低消費電力デバイス向けに設計された軽量な分類フレームワークである。 心臓の音の分類では、HDC-Xはベイジアン・レスネットよりもエネルギー効率が高く、精度は1%以下である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.602566101469726
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Energy-efficient medical data classification is essential for modern disease screening, particularly in home and field healthcare where embedded devices are prevalent. While deep learning models achieve state-of-the-art accuracy, their substantial energy consumption and reliance on GPUs limit deployment on such platforms. We present HDC-X, a lightweight classification framework designed for low-power devices. HDC-X encodes data into high-dimensional hypervectors, aggregates them into multiple cluster-specific prototypes, and performs classification through similarity search in hyperspace. We evaluate HDC-X across three medical classification tasks; on heart sound classification, HDC-X is $350\times$ more energy-efficient than Bayesian ResNet with less than 1% accuracy difference. Moreover, HDC-X demonstrates exceptional robustness to noise, limited training data, and hardware error, supported by both theoretical analysis and empirical results, highlighting its potential for reliable deployment in real-world settings. Code is available at https://github.com/jianglanwei/HDC-X.
• Abstract（参考訳）: エネルギー効率のよい医療データ分類は、現代の疾患スクリーニング、特に組み込みデバイスが普及している家庭やフィールド医療において不可欠である。 ディープラーニングモデルは最先端の精度を達成するが、その相当なエネルギー消費とGPUへの依存は、そのようなプラットフォームへのデプロイメントを制限する。 低消費電力デバイス向けに設計された軽量な分類フレームワークHDC-Xを提案する。 HDC-Xはデータを高次元のハイパーベクターにエンコードし、それらを複数のクラスタ固有のプロトタイプに集約し、ハイパースペースにおける類似性探索を通じて分類を行う。 心臓音の分類では,HDC-Xはベイジアン・レスネットよりも350\times$エネルギー効率が高く,精度は1%以下であった。 さらに、HDC-Xは、理論的解析と経験的結果の両方によってサポートされているノイズ、限られたトレーニングデータ、ハードウェアエラーに対する例外的な堅牢性を示し、実際の環境での信頼性の高いデプロイメントの可能性を強調している。 コードはhttps://github.com/jianglanwei/HDC-Xで公開されている。

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