本研究では、心電図動力学モデル(EDM)を用いて、より現実的な12誘導心電図データを生成するMultiODE-GANフレームワークを提案している。
EDMは、心臓の電気的活動を3つの連立常微分方程式(ODE)で表現するモデルである。MultiODE-GANでは、このODEを生成器の損失関数に直接組み込むことで、生成された心電図データが現実の心電図信号に忠実に従うようにしている。
具体的には、生成器の損失関数に、従来のWasserstein損失に加えて、Euler損失を導入している。Euler損失は、生成された心電図波形がEDMのODEに沿って生成されるよう制約を課すものである。さらに、12誘導心電図の各誘導間の生理学的関係を表す制約も加えている。
これにより、生成された12誘導心電図データは、現実の心電図信号の形態や誘導間の依存関係を忠実に再現できるようになる。
実験の結果、MultiODE-GANで生成したデータを用いて心電図異常検出モデルを訓練すると、従来の手法に比べて高い特異度が得られることが示された。これは、MultiODE-GANが現実的な心電図データを生成できていることを意味している。
今後の課題としては、全12誘導の心電図信号全体の生成や、稀な心疾患の再現性向上などが挙げられる。
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by Yakir Yehuda... alle arxiv.org 09-27-2024
https://arxiv.org/pdf/2409.17833.pdfDomande più approfondite