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arXiv 2510.13046cs.CV

一维CNN心电图Mamba用于12导联心电图多标签异常分类

ECG-Mamba-V2: Architectural Refinements to a Bidirectional State Space Model for Multi-Label 12-Lead ECG Classification

Sungkyunkwan University(成均馆大学);Sogang University(西江大学);Nusa Putra University(努沙普特拉大学);Queen Mary University of London(伦敦玛丽女王大学)

Huawei Jiang, Husna Mutahira, Shibo Wei, Gan Huang, Vladimir Shin, Dongryeol Ryu, Juneho Yi, Mannan Saeed Muhammad

AI总结:

本文提出了一种结合卷积特征提取与Mamba的1D CNN心电图Mamba框架,通过改进的Vision Mamba提升时间依赖性表示,在2020和2021年PhysioNet挑战赛中取得优于现有方法的性能,特别是在AUPRC和AUROC指标上。

摘要:

准确检测心电图记录中的心脏异常对于临床诊断和决策支持至关重要。传统深度学习模型如残差网络和Transformer架构已成功应用于此任务,但处理长序列信号时性能受限。最近,状态空间模型被引入作为高效替代方案。本文提出了一种混合框架,即一维卷积神经网络心电图Mamba,结合卷积特征提取与Mamba,一种针对有效序列建模设计的选择性状态空间模型。该模型基于Vision Mamba,一种双向变体,通过增强心电图数据的时间依赖性表示来构建。在2020和2021年PhysioNet计算在心脏病学挑战赛上的全面实验表明,与现有方法相比,所提出模型在十二导联心电图上取得了更优的性能。具体而言,所提模型在AUPRC和AUROC分数上显著优于之前发表的最佳算法。这些结果证明了基于Mamba架构的潜力,能够推动可靠的ECG分类。这种能力支持早期诊断和个性化治疗,同时增强远程医疗和资源受限医疗系统中的可及性。

英文摘要:

State space models offer linear-time sequence modeling and are a promising backbone for multi-label 12-lead ECG classification, but the design choices that drive their accuracy remain unclear. This letter presents ECG-Mamba-V2, a set of empirical refinements to a bidirectional Vision Mamba encoder: the class token is appended at the end of the token sequence instead of the midpoint, the forward and backward scan outputs are summed without the conventional 1/2 scaling, and dropout is applied at a uniform rate across blocks. On PhysioNet/CinC Challenge 2021, ECG-Mamba-V2 reaches 0.6494 macro AUPRC and 0.9716 macro AUROC, against 0.6100 and 0.9646 for its predecessor, while using 34\% fewer parameters and delivering 38\% higher throughput; it wins all 15 paired runs.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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