Converting ECG Signals to Images for Efficient Image-text Retrieval via Encoding

要約

タイトル：符号化による効率的な画像テキスト検索のためのECG信号の画像変換

要約：
– 機械学習の進歩に伴い、心電図（ECG）の自動解釈に関心が集まっている。
– 現在の多くの研究は、ECGを分類または回帰することに焦点を当てており、経験豊富な医師によって生成される診断報告書という重要な側面を見落としている。
– この論文では、大規模言語モデル（LLMs）とビジョン・トランスフォーマー（ViT）モデルの最近の進歩を活用して、ECG解釈の新しいアプローチを紹介する。
– ECG診断を分類または回帰タスクとして扱う代わりに、入力ECGデータに基づいて最も類似した臨床例を自動的に特定する方法を提案する。
– また、ECGを画像として解釈することがより手頃でアクセスしやすいため、ECGを符号化された画像として処理し、符号化されたECG画像とECG診断報告書のビジョン言語のアラインメントを共同で学習することを提案する。
– ECGを画像に変換することは、効率的なECG検索システムを実現し、臨床応用上高い実用性と有用性を持つ。
– 更に、過去の劣悪条件下で紙ベースのECG画像のみが利用可能な地域において、診断サービスを提供するための重要なリソースとなる。

要約(オリジナル)

Automated interpretation of electrocardiograms (ECG) has garnered significant attention with the advancements in machine learning methodologies. Despite the growing interest in automated ECG interpretation using machine learning, most current studies focus solely on classification or regression tasks and overlook a crucial aspect of clinical cardio-disease diagnosis: the diagnostic report generated by experienced human clinicians. In this paper, we introduce a novel approach to ECG interpretation, leveraging recent breakthroughs in Large Language Models (LLMs) and Vision-Transformer (ViT) models. Rather than treating ECG diagnosis as a classification or regression task, we propose an alternative method of automatically identifying the most similar clinical cases based on the input ECG data. Also, since interpreting ECG as images are more affordable and accessible, we process ECG as encoded images and adopt a vision-language learning paradigm to jointly learn vision-language alignment between encoded ECG images and ECG diagnosis reports. Encoding ECG into images can result in an efficient ECG retrieval system, which will be highly practical and useful in clinical applications. More importantly, our findings could serve as a crucial resource for providing diagnostic services in regions where only paper-printed ECG images are accessible due to past underdevelopment.

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arxiv.jp, OpenAI