論文の概要: Capturing Cardiac Cyclicity through Phase-Equivariant Self-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.21147v1
• Date: Fri, 21 Aug 2026 14:23:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-24 14:49:32.580799
• Title: Capturing Cardiac Cyclicity through Phase-Equivariant Self-Supervised Learning
• Title（参考訳）: 位相同変自己監督学習による心循環の捉え方
• Abstract要約: ウィンダは表現を位相不変座標と位相回転調和部分空間に整理する。 ウィンダは最先端の自己管理手法によって報告された範囲内で診断精度を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2810625954925814
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The cyclic structure of physiological processes offers a natural prior for self-supervised representation learning, and the cardiac cycle provides a particularly well-defined setting in which to exploit it. We derive a phase-equivariant self-supervised objective and introduce Winder, a joint-embedding architecture that organises representations into phase-invariant coordinates and phase-rotating harmonic subspaces. Its transport operator is fixed and closed-form, derived from the cycle's geometry rather than learned, and adds no parameters. Evaluated on PTB-XL under a frozen linear-probe protocol, Winder attains diagnostic accuracy within the range reported by state-of-the-art self-supervised methods at a ~1 M parameter footprint, while exhibiting phase-equivariant latent geometry. These findings demonstrate that explicitly encoding cardiac-phase symmetry can preserve diagnostically useful information while yielding a latent geometry that is legible, parameter-efficient, and directly tied to a measurable physiological quantity.
• Abstract（参考訳）: 生理的過程の循環構造は、自己監督的表現学習に自然に先行し、心臓循環はそれを利用するための特に明確に定義された設定を提供する。 位相不変な自己教師対象を導出し、位相不変座標と位相回転調和部分空間に表現を整理する結合埋め込みアーキテクチャであるウィンダを導入する。 その輸送作用素は、学習するよりもサイクルの幾何学から派生した固定された閉形式であり、パラメータは加えない。 凍結線形プローブプロトコルの下でPTB-XLで評価され、ウィンダーは、位相同変潜在幾何学を示しながら、1Mのパラメータフットプリントで最先端の自己監督法によって報告された範囲内で診断精度を得る。 これらの結果から, 心臓相対称性を明示的に符号化することで診断上有用な情報を保ちつつ, 信頼性, パラメータ効率, 測定可能な生理的量と直接結びつく潜伏幾何学を導出できることが示唆された。

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