Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Usable GAN-Based Tool for Synthetic ECG Generation in Cardiac Amyloidosis Research

論文の概要: A Usable GAN-Based Tool for Synthetic ECG Generation in Cardiac Amyloidosis Research

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.08260v1
Date: Tue, 13 Jan 2026 06:33:16 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-01-14 18:27:19.084387
Title: A Usable GAN-Based Tool for Synthetic ECG Generation in Cardiac Amyloidosis Research
Title（参考訳）: 心アミロイドーシス研究におけるGANを用いた心電図生成ツールの開発
Authors: Francesco Speziale, Ugo Lomoio, Fabiola Boccuto, Pierangelo Veltri, Pietro Hiram Guzzi,
Abstract要約: 本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)と,リアルな人工心電図ビートを生成するためのグラフィカルなコマンドラインインタフェースを提案する。このツールは使用性のために設計されており、臨床研究者はクラス固有の発電機を一度訓練し、大量のラベル付き合成ビートを対話的に生産することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7829352305480284
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Cardiac amyloidosis (CA) is a rare and underdiagnosed infiltrative cardiomyopathy, and available datasets for machine-learning models are typically small, imbalanced and heterogeneous. This paper presents a Generative Adversarial Network (GAN) and a graphical command-line interface for generating realistic synthetic electrocardiogram (ECG) beats to support early diagnosis and patient stratification in CA. The tool is designed for usability, allowing clinical researchers to train class-specific generators once and then interactively produce large volumes of labelled synthetic beats that preserve the distribution of minority classes.
Abstract（参考訳）: 心臓アミロイドーシス(CA)は希少かつ未診断の浸潤性心筋症であり、機械学習モデルのデータセットは通常小さく、不均衡であり、不均一である。本稿では,CAの早期診断と患者層形成を支援するために,GAN(Generative Adversarial Network)と心電図(ECG)ビートを生成するグラフィカルコマンドラインインタフェースを提案する。このツールは使用性のために設計されており、臨床研究者はクラス固有のジェネレータを一度訓練し、少数クラスの分布を保存する大量のラベル付き合成ビートを対話的に生産することができる。

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