論文の概要: PPGFlowECG: Latent Rectified Flow with Cross-Modal Encoding for PPG-Guided ECG Generation and Cardiovascular Disease Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.19774v1
• Date: Wed, 24 Sep 2025 05:54:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-25 20:53:19.697864
• Title: PPGFlowECG: Latent Rectified Flow with Cross-Modal Encoding for PPG-Guided ECG Generation and Cardiovascular Disease Detection
• Title（参考訳）: PPGFlowECG:PTG誘導心電図生成と心血管疾患検出のためのクロスモーダルエンコーディングによる潜在整流流
• Authors: Xiaocheng Fang, Jiarui Jin, Haoyu Wang, Che Liu, Jieyi Cai, Guangkun Nie, Jun Li, Hongyan Li, Shenda Hong,
• Abstract要約: 臨床的には、心電図(ECG)が心臓モニタリングの標準となっている。 現在の手法は、高次元信号のモデリングの複雑さなど、重大な課題に直面している。 CardioAlign を通じて共有空間における PPG と ECG を協調する2段階フレームワーク PPGECG を提案する。 以上の結果より, PPG-to-ECG翻訳法と心血管疾患検出法の有効性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.418337408193125
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In clinical practice, electrocardiography (ECG) remains the gold standard for cardiac monitoring, providing crucial insights for diagnosing a wide range of cardiovascular diseases (CVDs). However, its reliance on specialized equipment and trained personnel limits feasibility for continuous routine monitoring. Photoplethysmography (PPG) offers accessible, continuous monitoring but lacks definitive electrophysiological information, preventing conclusive diagnosis. Generative models present a promising approach to translate PPG into clinically valuable ECG signals, yet current methods face substantial challenges, including the misalignment of physiological semantics in generative models and the complexity of modeling in high-dimensional signals. To this end, we propose PPGFlowECG, a two-stage framework that aligns PPG and ECG in a shared latent space via the CardioAlign Encoder and employs latent rectified flow to generate ECGs with high fidelity and interpretability. To the best of our knowledge, this is the first study to experiment on MCMED, a newly released clinical-grade dataset comprising over 10 million paired PPG-ECG samples from more than 118,000 emergency department visits with expert-labeled cardiovascular disease annotations. Results demonstrate the effectiveness of our method for PPG-to-ECG translation and cardiovascular disease detection. Moreover, cardiologist-led evaluations confirm that the synthesized ECGs achieve high fidelity and improve diagnostic reliability, underscoring our method's potential for real-world cardiovascular screening.
• Abstract（参考訳）: 臨床的には、心電図(ECG)が心臓モニタリングのゴールドスタンダードであり、広範囲の心血管疾患(CVD)を診断するための重要な知見となっている。 しかし、特殊装備や訓練された人員への依存は、継続的な定期的な監視の可能性を制限する。 Photoplethysmography (PPG)は、アクセス可能で連続的なモニタリングを提供するが、電気生理学的には決定的な情報がなく、決定的な診断を妨げている。 生成モデルは、PSGを臨床的に価値のあるECG信号に変換するための有望なアプローチを示すが、現在の手法では、生成モデルにおける生理的意味論の誤調整や、高次元信号におけるモデリングの複雑さなど、重大な課題に直面している。 この目的のために、PPGFlowECGは、CardioAlign Encoderを介してPPGとECGを共有潜在空間で整列する2段階のフレームワークである。 MCMEDは、11万8000人以上の救急部からの1千万組のPSG-ECGサンプルと、専門家ラベルの心血管疾患アノテーションを併用した、新たに発表された臨床グレードデータセットである。 以上の結果より, PPG-to-ECG翻訳法と心血管疾患検出法の有効性が示唆された。 さらに, 心電図による心電図の高忠実度化と診断信頼性の向上が確認され, 実際の心血管スクリーニングの可能性が示唆された。

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