[论文解读] Transforming ECG Diagnosis:An In-depth Review of Transformer-based DeepLearning Models in Cardiovascular Disease Detection

Zibin Zhao|arXiv (Cornell University)|Jun 2, 2023

ECG Monitoring and Analysis被引用 8

一句话总结

本文综述基于Transformer的心电图（ECG）深度学习分类模型，强调CNN–Transformer混合在标准ECG数据集上实现高精度，并讨论诸如数据不平衡、可解释性和计算需求等挑战。

ABSTRACT

The emergence of deep learning has significantly enhanced the analysis of electrocardiograms (ECGs), a non-invasive method that is essential for assessing heart health. Despite the complexity of ECG interpretation, advanced deep learning models outperform traditional methods. However, the increasing complexity of ECG data and the need for real-time and accurate diagnosis necessitate exploring more robust architectures, such as transformers. Here, we present an in-depth review of transformer architectures that are applied to ECG classification. Originally developed for natural language processing, these models capture complex temporal relationships in ECG signals that other models might overlook. We conducted an extensive search of the latest transformer-based models and summarize them to discuss the advances and challenges in their application and suggest potential future improvements. This review serves as a valuable resource for researchers and practitioners and aims to shed light on this innovative application in ECG interpretation.

研究动机与目标

• 评估应用于ECG分类与解释的基于Transformer模型的现状。
• 比较静态（多导联）与动态（单导联）ECG Transformer方法。
• 识别关键架构趋势（如CNN–Transformer混合）及其在常用数据集上的表现。
• 讨论数据集不平衡、可解释性与计算等挑战，并提出未来方向。

提出的方法

• 对近文献中的基于Transformer的ECG模型进行评审与分类。
• 总结模型架构、数据类型（单导联与多导联；静态与动态）及所用数据集。
• 制成代表性结果表，比较各研究的准确率和F1分数。
• 讨论Transformer架构在ECG数据上的优点与局限性，并就基准测试与可解释性提出建议。

实验结果

研究问题

• RQ1 当前用于ECG分类的主流Transformer架构是什么？它们如何与CNN或RNN整合？
• RQ2 基于Transformer的ECG模型在静态（多导联）与动态（单导联）数据上的表现如何？
• RQ3 在临床应用中阻碍普及的主要挑战（数据不平衡、可解释性、计算）有哪些？
• RQ4 哪些标准化基准与评估指标可以实现基于Transformer的ECG模型之间的公平比较？

主要发现

• 基于Transformer的ECG模型在基准数据集（如MIT-BIH）上通常取得较高的准确率和F1分数，研究中多达接近99%及以上。
• 将CNN与Transformer相结合的混合架构在捕捉局部与远程依赖方面效果显著。
• 单导联动态ECG方法也可达到有竞争力的表现，但更易受运动伪迹与噪声影响。
• 数据集不平衡和使用较旧基准（如MIT-BIH）对泛化与公平比较造成挑战。
• 可解释性仍是关注点；推荐结合可视化工具（如Grad-CAM）并与临床医生进行验证。
• 领域设计多样化（轻量级与编码器/解码器变体）以及输入表征差异较大（时域、谱图、RR特征）。