심전도(ECG)와 심음도(PCG) 신호는 전기적-기계적 심장 변환을 나타내는 잠재적 결합 신호에 의해 연결됩니다. 심혈관 질환(CVD) 검출에 유용하지만, 이 결합 신호는 전통적으로 잡음을 증폭시키는 디컨볼루션 방법을 사용하여 추정되어 임상적 유용성이 제한됩니다. 본 논문에서는 최적 수송 이론을 통한 분포 매칭으로 문제를 재구성하는 잡음에 강건한 다중 모드 결합 신호 추정(NMCSE)을 제안합니다. 진폭과 시간 정렬을 공동으로 최적화함으로써, NMCSE는 추가적인 전처리 없이 잡음 증폭을 완화합니다. 시간-공간적 특징 추출 네트워크와 통합된 NMCSE는 강건한 다중 모드 CVD 검출을 가능하게 합니다. 현실적인 병원 잡음이 포함된 PhysioNet 2016 데이터 세트에 대한 실험 결과, NMCSE는 모든 테스트 신호 대 잡음비에서 더 높은 피어슨 상관 계수를 유지하면서 평균 제곱 오차에서 추정 오차를 약 30% 줄였습니다. 제안된 방법은 CVD 검출에서 97.38%의 정확도와 0.98 AUC를 달성하여 최첨단 방법을 능가하며 실제 임상 응용에 대한 강건한 성능을 보여줍니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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최적 수송 이론을 이용한 잡음에 강건한 다중 모달 결합 신호 추정 방법(NMCSE) 제안.
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추가 전처리 없이 잡음 증폭 완화 및 추정 오차 감소 (약 30% MSE 감소).
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시간-공간적 특징 추출 네트워크와의 통합을 통한 강건한 다중 모드 CVD 검출 성능 향상 (97.38% 정확도, 0.98 AUC).
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실제 임상 응용을 위한 강건한 성능 입증.
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한계점:
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PhysioNet 2016 데이터셋 하나만 사용한 실험으로 일반화 성능에 대한 추가 검증 필요.
