[DL輪読会]“SimGANs: Simulator-Based Generative Adversarial Networks for ECG Synthesis to Improve Deep ECG Classification (ICML2020)”

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August 28, 20

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2020/08/028
Deep Learning JP:
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1.

DEEP LEARNING JP [DL Papers] “SimGANs: Simulator-Based Generative Adversarial Networks for ECG Synthesis to Improve Deep ECG Classification (ICML2020)” Naoki Nonaka http://deeplearning.jp/ 2023/10/9 1

2.

目次 • 書誌情報 • 背景 • 提案手法 • 実験 • まとめ 2023/10/9 2

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書誌情報 • 会議:ICML 2020 • 著者:Tomer Golany, et al. (Israel Institute of Technology) • 実装:https://github.com/tomerGolany/sim_gan 2023/10/9 3

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概要 GANによる心電図の生成に取り組んだ研究 心電図のシミュレータを用いて,生成対象に関する情報を 与えることで生成の質を向上するSimGANを提案 提案手法による生成データを用いることで, 心電図の分類精度を向上できることを示した 2023/10/9 4

5.

背景  (生成モデルにより)生成したデータで分類精度を向上したい  心電図では,データの生成過程に関する知識に基づくシミュレータが存在 常微分方程式(ODE)によるシミュレータを活用した生成モデル 2023/10/9 5

6.

心電図とは 基本的な心臓の検査の一つ 不整脈や心筋梗塞,狭心症を調べる上で重要 心臓の電気的活動を電極で検出して記録 収集されるデータの例 https://physionet.org/content/challenge-2017/1.0.0/ 2023/10/9 6

7.

提案手法: SimGAN GANのGeneratorに,シミュレータとの一致を評価する損失を追加 Discriminator: Generator: 通常のGANで用いられるLoss 2023/10/9 シミュレータとの一致を評価するLoss 7

8.

提案手法: SimGAN : 𝑙 ~ 𝑙 + 1 までの(生成された)心電図の変化の割合 : シミュレータによる心電図の変化の割合 : ℎ𝑖 は時刻𝑖における値,ℎは固定長𝐿の心電図 2023/10/9 8

9.

心電図のシミュレータ 以下のODEで表現される(𝑥 𝑡 , 𝑦 𝑡 , 𝑧 𝑡 )の3つの軌跡で心電図を再現 (McSharry et al.; 2003 ) 3次元の軌跡として表現される 心電図の波形として用いられるのはzのみ 2023/10/9 9

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提案手法: SimGAN Generatorの構造とGeneratorのLoss 2023/10/9 10

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実験  生成データによる分類精度の変化検証  Generatorへの入力の比較  シミュレータの出力を直接用いる場合との比較  生成データの定性的評価 2023/10/9 11

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データ MIT-BIH arrhythmia database ◼ 30minの心電図 x 48 (360Hzで収集) ◼ 109,492心拍 ◼ クラスラベル ➢ Ventricular Ectopic Beat (VEB) | 心室性期外収縮 ➢ Supraventricular Ectopic Beat (SVEB) | 上室性期外収縮 ➢ Fusion Beat | 融合心拍 ➢ Normal Beat 2023/10/9 12

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比較モデル: 実験1 (生成データによる分類精度の変化検証) Al Rahhal et al. VGAN / DCGAN SimVGAN / SimDCGAN [ 追加データなし ] G G 2023/10/9 13

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生成データによる分類精度の変化検証 𝐿𝐸𝑈𝐿 𝐺 (𝜙𝐺 ) を導入して生成したECGを用いた場合に精度が向上 2023/10/9 14

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比較モデル: 実験2 (Generatorへの入力比較) Refine GAN SimVGAN / SimDCGAN (Simulator出力) G 2023/10/9 G 15

16.

Generatorへの入力の比較 シミュレータの出力をRefinesした場合よりも精度が向上 2023/10/9 16

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比較モデル: 実験3 (シミュレータの出力を直接用いる場合との比較) ECG simulator SimVGAN / SimDCGAN [-] [-] G (Simulator出力) [-] 2023/10/9 17

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シミュレータの出力を直接用いる場合との比較 シミュレータの出力を直接用いる場合よりも精度が向上 2023/10/9 18

19.

生成されたECGの定性的評価 通常のGANよりも生成データの質が高い 2023/10/9 19

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まとめ  シミュレータに関する知識を組み込んだSimGANを提案  提案手法により生成した心電図を用いることで, 分類問題の精度が向上することを示した  提案手法により生成された心電図が既存手法と比較して, 実際の心電図に近いことを定性的に確認した 2023/10/9 20

21.

比較モデル VGAN / DCGAN Refine GAN SimVGAN / SimDCGAN (Simulator出力) G 2023/10/9 G G 21