PPGFlowECG：心血管疾患検出とPPG誘導ECG生成のための潜在的整流流とクロスモーダルエンコーディング
なぜ重要か: 企業や社会への影響が見込まれ、一般メディアにも波及する可能性があります。
arXiv:2509.19774v1発表形式：クロス
要旨：臨床現場において、心電図検査（ECG）は心臓モニタリングのゴールドスタンダードであり、広範な心血管疾患（CVD）の診断に不可欠な知見を提供する。しかし、専門機器と訓練を受けた人員への依存により、継続的な日常モニタリングの実現可能性は制限される。光電容積脈波（PPG）はアクセス容易な継続的モニタリングを提供するが、明確な電気生理学的情報が欠如しており、確定診断を妨げる。生成モデルはPPGを臨床的に価値のあるECG信号に変換する有望なアプローチであるが、現在の方法は、生成モデルにおける生理学的意味のずれや高次元信号のモデリングの複雑さなど、大きな課題に直面している。そこで本研究では、CardioAlignエンコーダを用いて共有潜在空間においてPPGとECGを整合させる二段階フレームワーク、PPGFlowECGを提案する。これは高忠実度かつ解釈可能なECGを生成するために潜在的整流流を用いる。本研究は、118,000人以上の救急外来受診から1,000万件以上のPPG-ECGペアサンプルを含む、新たに公開された臨床グレードのデータセットMCMEDを用いた初めての研究であると認識している。その結果は、PPGからECGへの変換と心血管疾患検出における本手法の有効性を示している。さらに、心臓専門医による評価により、合成されたECGが高忠実度を達成し、診断信頼性を向上させることが確認され、本手法が現実世界の心血管スクリーニングに潜在的に役立つことを示唆している。
原文（英語）を表示
Title (EN): PPGFlowECG: Latent Rectified Flow with Cross-Modal Encoding for PPG-Guided ECG Generation and Cardiovascular Disease Detection
arXiv:2509.19774v1 Announce Type: cross
Abstract: In clinical practice, electrocardiography (ECG) remains the gold standard for cardiac monitoring, providing crucial insights for diagnosing a wide range of cardiovascular diseases (CVDs). However, its reliance on specialized equipment and trained personnel limits feasibility for continuous routine monitoring. Photoplethysmography (PPG) offers accessible, continuous monitoring but lacks definitive electrophysiological information, preventing conclusive diagnosis. Generative models present a promising approach to translate PPG into clinically valuable ECG signals, yet current methods face substantial challenges, including the misalignment of physiological semantics in generative models and the complexity of modeling in high-dimensional signals. To this end, we propose PPGFlowECG, a two-stage framework that aligns PPG and ECG in a shared latent space via the CardioAlign Encoder and employs latent rectified flow to generate ECGs with high fidelity and interpretability. To the best of our knowledge, this is the first study to experiment on MCMED, a newly released clinical-grade dataset comprising over 10 million paired PPG-ECG samples from more than 118,000 emergency department visits with expert-labeled cardiovascular disease annotations. Results demonstrate the effectiveness of our method for PPG-to-ECG translation and cardiovascular disease detection. Moreover, cardiologist-led evaluations confirm that the synthesized ECGs achieve high fidelity and improve diagnostic reliability, underscoring our method’s potential for real-world cardiovascular screening.
Published: 2025-09-24 19:00 UTC