論文の概要: FHRFormer: A Self-supervised Transformer Approach for Fetal Heart Rate Inpainting and Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.20852v1
• Date: Thu, 25 Sep 2025 07:40:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-26 20:58:12.761753
• Title: FHRFormer: A Self-supervised Transformer Approach for Fetal Heart Rate Inpainting and Forecasting
• Title（参考訳）: FHRFormer:胎児の心拍数変化と予測のための自己教師型トランスフォーマーアプローチ
• Authors: Kjersti Engan, Neel Kanwal, Anita Yeconia, Ladislaus Blacy, Yuda Munyaw, Estomih Mduma, Hege Ersdal,
• Abstract要約: 胎児心拍数(FHR)モニタリングは、出生前医療における胎児の健康を評価する上で重要な役割を担っている。 人工知能(AI)手法を適用して、持続的なFHR監視エピソードの大規模なデータセットを分析することで、呼吸補助や介入を必要とするリスクを予測する新たな洞察が得られるかもしれない。 マスク付きトランスフォーマーを用いたオートエンコーダ手法を提案し, 空間成分と周波数成分の両方を捕捉することにより, 欠落したFHR信号を再構成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.34202935599316514
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Approximately 10\% of newborns require assistance to initiate breathing at birth, and around 5\% need ventilation support. Fetal heart rate (FHR) monitoring plays a crucial role in assessing fetal well-being during prenatal care, enabling the detection of abnormal patterns and supporting timely obstetric interventions to mitigate fetal risks during labor. Applying artificial intelligence (AI) methods to analyze large datasets of continuous FHR monitoring episodes with diverse outcomes may offer novel insights into predicting the risk of needing breathing assistance or interventions. Recent advances in wearable FHR monitors have enabled continuous fetal monitoring without compromising maternal mobility. However, sensor displacement during maternal movement, as well as changes in fetal or maternal position, often lead to signal dropouts, resulting in gaps in the recorded FHR data. Such missing data limits the extraction of meaningful insights and complicates automated (AI-based) analysis. Traditional approaches to handle missing data, such as simple interpolation techniques, often fail to preserve the spectral characteristics of the signals. In this paper, we propose a masked transformer-based autoencoder approach to reconstruct missing FHR signals by capturing both spatial and frequency components of the data. The proposed method demonstrates robustness across varying durations of missing data and can be used for signal inpainting and forecasting. The proposed approach can be applied retrospectively to research datasets to support the development of AI-based risk algorithms. In the future, the proposed method could be integrated into wearable FHR monitoring devices to achieve earlier and more robust risk detection.
• Abstract（参考訳）: 新生児の約10%は出生時に呼吸を開始するのに補助を必要とし、約5%は換気支援を必要とする。 胎児心拍数(FHR)モニタリングは、出生前医療における胎児の健康状態を評価する上で重要な役割を担い、異常パターンの検出と、労働中の胎児のリスクを軽減するためのタイムリーな産科的介入を支援する。 人工知能(AI)手法を適用して、持続的なFHR監視エピソードの大規模なデータセットをさまざまな結果で分析することで、呼吸補助や介入を必要とするリスクを予測する新たな洞察を得ることができる。 ウェアラブルFHRモニターの最近の進歩は、母体移動性を損なうことなく、継続的な胎児モニタリングを可能にしている。 しかし、母体運動中のセンサーの変位や胎児や母体の位置の変化は、しばしば信号の低下を招き、記録されたFHRデータにギャップをもたらす。 このような欠落したデータは、意味のある洞察の抽出を制限し、自動(AIベースの)分析を複雑化する。 単純な補間技法のような欠落データを扱う従来の手法は、しばしば信号のスペクトル特性を保存するのに失敗する。 本稿では,FHR信号の空間的・周波数的要素を捕捉し,FHR信号の再構成を行うマスクトランスフォーマーを用いたオートエンコーダを提案する。 提案手法は、欠落したデータの様々な期間にわたるロバスト性を示し、信号の塗布と予測に使用できる。 提案手法は、AIベースのリスクアルゴリズムの開発を支援するために、研究データセットに振り返って適用することができる。 将来的には、より早期かつ堅牢なリスク検出を実現するために、ウェアラブルなFHR監視装置に統合される可能性がある。

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