多通道掩码自编码器及用于从任意单导联 ECG 重建 12 导联 ECG 的全面评估
机器学习
2024-10-04 v2 人工智能
信号处理
摘要
心电图 (ECG) 已成为心血管疾病 (CVD) 的广受接受诊断仪器。标准临床 12 导联 ECG 配置造成显著的便利和不适，而可穿戴设备提供了更实用的替代方案。为缩小 12 导联 ECG 与单导联 ECG 之间的信息差，本研究提出一种多通道掩码自编码器 (MCMA) 用于从任意单导联 ECG 重建 12 导联 ECG，并构建全面的评估基准 ECGGenEval，涵盖信号层面、特征层面和诊断层面的评估。MCMA 可实现最先进的性能。在信号层面评估中，均方误差分别为 0.0317 和 0.1034，皮尔逊相关系数分别为 0.7885 和 0.7420。在特征层面评估中，生成的 12 导联 ECG 平均心率标准差为 1.0481，变异系数为 1.58%，范围为 3.2874。在诊断层面评估中，来自不同单导联 ECG 生成的两个生成 12 导联 ECG 的平均 F1 分数分别为 0.8233 和 0.8410。
引用
@article{arxiv.2407.11481,
title = {Multi-Channel Masked Autoencoder and Comprehensive Evaluations for Reconstructing 12-Lead ECG from Arbitrary Single-Lead ECG},
author = {Jiarong Chen and Wanqing Wu and Tong Liu and Shenda Hong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.11481},
year = {2024}
}
备注
It is a revised version.The open-source code is publicly available at https://github.com/CHENJIAR3/MCMA