Refining Myocardial Infarction Detection: A Novel Multi-Modal Composite Kernel Strategy in One-Class Classification

要約

冠動脈疾患（CAD）に起因する重篤な病態である心筋梗塞（MI）の早期発見は、心筋障害の拡大を防ぐために不可欠である。本研究では、心エコー検査における1クラス分類（OCC）アルゴリズムを用いた心筋梗塞の早期発見のための新しい方法を紹介する。本研究では、マルチモーダルサブスペースサポートベクトルデータ記述に基づく新しいアプローチを採用することにより、心エコーデータの利用可能性が限られているという課題を克服する。提案手法は、ガウス関数とラプラシアンシグモイド関数を融合した非線形投影トリックの合成カーネルを組み込んだマルチビュー心エコー法を用いた特殊なMI検出フレームワークを含む。さらに、最適化プロセスにおいて、両方または片方のモダリティの最大化を適応することにより、投影行列の更新戦略を強化する。本手法は、心エコーデータから抽出された特徴を最適化された低次元部分空間に効率的に変換することにより、MI検出能力を高める。複数の心エコー図を含む包括的なHMC-QUデータセットのターゲットクラスインスタンスに対して特別に訓練されたOCCモデルは、MI検出精度の顕著な向上を示している。その結果、我々の提案するマルチビューアプローチは71.24％の幾何平均を達成し、心エコーに基づくMI診断の実質的な進歩を意味し、より正確で効率的な診断ツールを提供することが明らかになった。

要約(オリジナル)

Early detection of myocardial infarction (MI), a critical condition arising from coronary artery disease (CAD), is vital to prevent further myocardial damage. This study introduces a novel method for early MI detection using a one-class classification (OCC) algorithm in echocardiography. Our study overcomes the challenge of limited echocardiography data availability by adopting a novel approach based on Multi-modal Subspace Support Vector Data Description. The proposed technique involves a specialized MI detection framework employing multi-view echocardiography incorporating a composite kernel in the non-linear projection trick, fusing Gaussian and Laplacian sigmoid functions. Additionally, we enhance the update strategy of the projection matrices by adapting maximization for both or one of the modalities in the optimization process. Our method boosts MI detection capability by efficiently transforming features extracted from echocardiography data into an optimized lower-dimensional subspace. The OCC model trained specifically on target class instances from the comprehensive HMC-QU dataset that includes multiple echocardiography views indicates a marked improvement in MI detection accuracy. Our findings reveal that our proposed multi-view approach achieves a geometric mean of 71.24%, signifying a substantial advancement in echocardiography-based MI diagnosis and offering more precise and efficient diagnostic tools.

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