One Dimensional CNN ECG Mamba for Multilabel Abnormality Classification in 12 Lead ECG

📄 arXiv: 2510.13046v1 📥 PDF

作者: Huawei Jiang, Husna Mutahira, Gan Huang, Mannan Saeed Muhammad

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-14

备注: 6 Pages, 2 figures

💡 一句话要点

提出1D CNN ECG Mamba模型，用于12导联心电图多标签异常分类，显著提升AUPRC和AUROC。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 心电图分析 异常分类 卷积神经网络 状态空间模型 Mamba 序列建模 深度学习

📋 核心要点

  1. 传统深度学习模型在处理长序列心电信号时性能受限，难以充分捕捉时间依赖性。
  2. 提出结合卷积特征提取和Mamba选择性状态空间模型的混合框架，增强时间依赖性建模能力。
  3. 在PhysioNet挑战赛数据集上，该模型显著提高了AUPRC和AUROC，优于现有算法。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种名为一维卷积神经网络心电图Mamba（One Dimensional Convolutional Neural Network Electrocardiogram Mamba）的混合框架，用于心电图记录中准确检测心脏异常，这对于临床诊断和决策支持至关重要。该模型结合了卷积特征提取和Mamba（一种为有效序列建模而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，通过它增强了心电图数据中时间依赖性的表示。在PhysioNet Computing in Cardiology Challenges of 2020和2021上进行了全面的实验，与现有方法相比，取得了优异的性能。具体而言，所提出的模型在十二导联心电图上实现了比先前发表的最佳算法更高的AUPRC和AUROC分数。这些结果证明了基于Mamba的架构在推进可靠心电图分类方面的潜力，支持早期诊断和个性化治疗，同时增强了远程医疗和资源受限医疗保健系统的可及性。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于深度学习的心电图异常分类方法，如残差网络和Transformer，在处理长序列心电信号时，对长时间依赖关系的建模能力不足，导致分类性能受限。尤其是在十二导联心电图中，需要同时分析多个导联的信息，对模型的序列建模能力提出了更高的要求。

核心思路：本研究的核心思路是将卷积神经网络（CNN）的局部特征提取能力与Mamba选择性状态空间模型的全局序列建模能力相结合。CNN用于提取心电信号的局部特征，Mamba则用于捕捉心电信号中的长时间依赖关系，从而提高模型对心电图异常的分类性能。

技术框架：该模型主要由一维卷积神经网络（1D CNN）和Mamba模块组成。首先，1D CNN用于提取输入心电信号的局部特征。然后，将提取的特征输入到Mamba模块中进行序列建模。Mamba模块采用Vision Mamba的双向变体，以增强心电图数据中时间依赖性的表示。最后，通过全连接层进行分类，输出心电图异常的概率。

关键创新：该研究的关键创新在于将Mamba选择性状态空间模型引入到心电图异常分类任务中。Mamba模型具有高效的序列建模能力，能够有效地捕捉心电信号中的长时间依赖关系。此外，该研究还采用了Vision Mamba的双向变体，进一步增强了模型对时间依赖性的建模能力。

关键设计：模型使用一维卷积提取局部特征，Mamba模块的具体参数设置（如状态维度、选择机制等）未知，损失函数和优化器选择未知。Vision Mamba双向变体的具体实现细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该模型在PhysioNet Computing in Cardiology Challenges of 2020和2021数据集上进行了评估，结果表明，该模型在AUPRC和AUROC指标上均优于现有算法。具体性能数据和提升幅度未知，但摘要强调了“substantially higher AUPRC and AUROC scores”，表明性能提升显著。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于心电图自动诊断系统，辅助医生进行心脏疾病的早期诊断和个性化治疗。尤其在远程医疗和资源受限的医疗保健系统中，该模型可以提高心电图诊断的效率和准确性，从而改善患者的预后。此外，该模型还可以用于开发可穿戴心电设备，实现对心脏健康的实时监测和预警。

📄 摘要（原文）

Accurate detection of cardiac abnormalities from electrocardiogram recordings is regarded as essential for clinical diagnostics and decision support. Traditional deep learning models such as residual networks and transformer architectures have been applied successfully to this task, but their performance has been limited when long sequential signals are processed. Recently, state space models have been introduced as an efficient alternative. In this study, a hybrid framework named One Dimensional Convolutional Neural Network Electrocardiogram Mamba is introduced, in which convolutional feature extraction is combined with Mamba, a selective state space model designed for effective sequence modeling. The model is built upon Vision Mamba, a bidirectional variant through which the representation of temporal dependencies in electrocardiogram data is enhanced. Comprehensive experiments on the PhysioNet Computing in Cardiology Challenges of 2020 and 2021 were conducted, and superior performance compared with existing methods was achieved. Specifically, the proposed model achieved substantially higher AUPRC and AUROC scores than those reported by the best previously published algorithms on twelve lead electrocardiograms. These results demonstrate the potential of Mamba-based architectures to advance reliable ECG classification. This capability supports early diagnosis and personalized treatment, while enhancing accessibility in telemedicine and resource-constrained healthcare systems.