論文の概要: How Much Temporal Modeling is Enough? A Systematic Study of Hybrid CNN-RNN Architectures for Multi-Label ECG Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.18830v1
• Date: Sun, 25 Jan 2026 17:29:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-28 15:26:50.997057
• Title: How Much Temporal Modeling is Enough? A Systematic Study of Hybrid CNN-RNN Architectures for Multi-Label ECG Classification
• Title（参考訳）: 時間モデリングはいくらで十分か? マルチラベルECG分類のためのハイブリッドCNN-RNNアーキテクチャの体系的研究
• Authors: Alireza Jafari, Fatemeh Jafari,
• Abstract要約: 本研究は,心電図分類における深層および累積再帰的アーキテクチャの必要性と臨床正当性を評価するものである。 単一のBiLSTM層に統合されたCNNは、予測性能とモデル複雑性の最も好ましいトレードオフを実現する。 これらの結果から,心電図信号の内在的時間構造とのアーキテクチャ的整合性は,再帰的深度を増大させるのではなく,頑健な性能を決定づける重要な要因であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8119312186036625
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate multi-label classification of electrocardiogram (ECG) signals remains challenging due to the coexistence of multiple cardiac conditions, pronounced class imbalance, and long-range temporal dependencies in multi-lead recordings. Although recent studies increasingly rely on deep and stacked recurrent architectures, the necessity and clinical justification of such architectural complexity have not been rigorously examined. In this work, we perform a systematic comparative evaluation of convolutional neural networks (CNNs) combined with multiple recurrent configurations, including LSTM, GRU, Bidirectional LSTM (BiLSTM), and their stacked variants, for multi-label ECG classification on the PTB-XL dataset comprising 23 diagnostic categories. The CNN component serves as a morphology-driven baseline, while recurrent layers are progressively integrated to assess their contribution to temporal modeling and generalization performance. Experimental results indicate that a CNN integrated with a single BiLSTM layer achieves the most favorable trade-off between predictive performance and model complexity. This configuration attains superior Hamming loss (0.0338), macro-AUPRC (0.4715), micro-F1 score (0.6979), and subset accuracy (0.5723) compared with deeper recurrent combinations. Although stacked recurrent models occasionally improve recall for specific rare classes, our results provide empirical evidence that increasing recurrent depth yields diminishing returns and may degrade generalization due to reduced precision and overfitting. These findings suggest that architectural alignment with the intrinsic temporal structure of ECG signals, rather than increased recurrent depth, is a key determinant of robust performance and clinically relevant deployment.
• Abstract（参考訳）: 心電図 (ECG) 信号の正確な多重ラベル分類は, 多重心条件の共存, クラス不均衡の顕著さ, およびマルチリード記録における長期時間依存性により, 依然として困難である。 近年の研究は、より深く積み重ねられた再帰的アーキテクチャにますます依存しているが、そのようなアーキテクチャの複雑さの必要性と臨床上の正当化は、厳密に検討されていない。 本研究では、23の診断カテゴリからなるTB-XLデータセット上の多ラベルECG分類のために、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とLSTM、GRU、Bidirectional LSTM(BiLSTM)を含む複数の繰り返し構成を組み合わせた系統的比較評価を行う。 CNNコンポーネントはモルフォロジー駆動のベースラインとして機能し、リカレントレイヤは時間的モデリングと一般化性能への貢献を評価するために徐々に統合される。 実験結果から,単一BiLSTM層に統合されたCNNは,予測性能とモデル複雑性の最も良好なトレードオフを実現することが示された。 この構成は、より深い繰り返し組み合わせと比較して、ハミング損失(0.0338)、マクロAUPRC(0.4715)、マイクロF1スコア(0.6979)、サブセット精度(0.5723)に優れる。 累積再帰モデルにより,特定のレアクラスのリコールが改善されることがあるが,本実験の結果,再帰深度の増加はリターンを減少させ,精度の低下と過度な適合により一般化を低下させる可能性があるという実証的証拠が得られた。 以上の結果から,心電図信号の内在的時間構造とのアーキテクチャ的整合性は,再帰的深度を増大させるのではなく,ロバストな性能と臨床的に関連する展開の鍵となることが示唆された。

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