Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

TolerantECG: A Foundation Model for Imperfect Electrocardiogram

Created by
  • Haebom

저자

Huynh Nguyen Dang, Thang Pham, Ngan Le, Van Nguyen

개요

본 논문에서는 심전도(ECG) 신호의 노이즈 및 일부 리드(lead) 누락에 강건한 기초 모델인 TolerantECG를 제안합니다. TolerantECG는 대조 학습과 자기 지도 학습 프레임워크를 결합하여 ECG 신호 표현과 해당하는 지식 검색 기반 텍스트 보고서 설명, 그리고 손상되거나 리드가 누락된 신호를 함께 학습합니다. 표준 12-리드 ECG의 임의 하위 집합으로도 작동할 수 있습니다. PTB-XL 데이터셋과 MIT-BIH Arrhythmia Database에서의 실험 결과, 다양한 ECG 신호 조건 및 질병 수준에서 최고 또는 두 번째로 우수한 성능을 보임을 보여줍니다.

시사점, 한계점

시사점:
노이즈 및 리드 누락에 강건한 ECG 분석 모델을 제시하여 심장 질환 진단의 정확성 향상에 기여.
12-리드 ECG의 부분적인 데이터만으로도 효과적인 진단이 가능하도록 함으로써 데이터 접근성 문제 해결에 기여.
대조 학습과 자기 지도 학습의 결합을 통해 ECG 신호 표현 학습의 효율성 증대.
한계점:
제시된 모델의 성능 평가는 특정 데이터셋(PTB-XL, MIT-BIH Arrhythmia Database)에 국한됨. 다양한 데이터셋에 대한 추가적인 검증 필요.
실제 임상 환경에서의 성능 검증 및 신뢰성 확보를 위한 추가 연구 필요.
모델의 해석성에 대한 추가적인 연구가 필요할 수 있음.
👍