論文の概要: Pretraining Strategies and Scaling for ECG Foundation Models: A Systematic Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.12241v1
• Date: Tue, 12 May 2026 15:10:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-13 21:48:56.953147
• Title: Pretraining Strategies and Scaling for ECG Foundation Models: A Systematic Study
• Title（参考訳）: ECGファウンデーションモデルのための事前戦略とスケーリングの体系的研究
• Authors: M A Al-Masud, Nils Strodthoff,
• Abstract要約: 本研究は心電図(ECG)データの基礎モデルに焦点をあてる。 本稿では,ECG基礎モデルに対する5つの異なるコントラスト的・非コントラスト的自己教師型学習目標を網羅した事前学習手法の総合評価を行う。 本研究は,データセットのサイズを事前学習することで,公開ソースから最大1100万の入力サンプルを抽出する手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8964402635820148
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Specialized foundation models are beginning to emerge in various medical subdomains, but pretraining methodologies and parametric scaling with the size of the pretraining dataset are rarely assessed systematically and in a like-for-like manner. This work focuses on foundation models for electrocardiography (ECG) data, one of the most widely captured physiological time series world-wide. We present a comprehensive assessment of pretraining methodologies, covering five different contrastive and non-contrastive self-supervised learning objectives for ECG foundation models, and investigate their scaling behavior with pretraining dataset sizes up to 11M input samples, exclusively from publicly available sources. Pretraining strategy has a meaningful and consistent impact on downstream performance, with contrastive predictive coding (slightly ahead of JEPA) yielding the most transferable representations across diverse clinical tasks. Scaling pretraining data continues to yield meaningful improvements up to 11M samples for most objectives. We also compare model architectures across all pretraining methodologies and find evidence for a clear superiority of structured state space models compared to transformers and CNN models. We hypothesize that the strong inductive biases of structured state space models, rather than pretraining scale alone, are the primary driver of effective ECG representation learning, with important implications for future foundation model development in this and potentially other physiological signal domains.
• Abstract（参考訳）: 専門的な基礎モデルが様々な医療サブドメインで登場し始めているが、事前学習データセットのサイズによる事前学習手法やパラメトリックスケーリングは、体系的にも似たような方法でも、ほとんど評価されない。 本研究は心電図(ECG)データの基礎モデルに焦点をあてる。 本稿では,ECGファンデーションモデルに対する5つの異なるコントラスト的・非コントラスト的自己教師型学習目標を包括的評価し,データセットサイズを1100万個の入力サンプルに限定して,そのスケーリング挙動について検討する。 事前トレーニング戦略は、下流のパフォーマンスに有意義で一貫した影響を持ち、対照的な予測コーディング(JEPAより少し先)は、さまざまな臨床タスクで最も伝達可能な表現を生み出します。 事前トレーニングデータのスケーリングは、ほとんどの目的に対して、1100万のサンプルに有意義な改善をもたらし続けている。 また,すべての事前学習手法のモデルアーキテクチャを比較し,トランスフォーマーやCNNモデルと比較して,構造化状態空間モデルの明確な優位性を示す。 我々は、構造化状態空間モデルの強い帰納バイアスは、スケールのみを事前学習するのではなく、効果的なECG表現学習の原動力であり、これや他の生理学的信号領域における将来の基礎モデルの発展に重要な意味を持つと仮定する。

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