SiamQuality: A ConvNet-Based Foundation Model for Imperfect Physiological Signals
作者: Cheng Ding, Zhicheng Guo, Zhaoliang Chen, Randall J Lee, Cynthia Rudin, Xiao Hu
分类: eess.SP, cs.LG
发布日期: 2024-04-26
💡 一句话要点
提出SiamQuality以解决生理信号质量不佳的问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 生理信号 自监督学习 卷积神经网络 基础模型 心脏监测 数据质量 可穿戴设备
📋 核心要点
- 现有基础模型通常依赖高质量数据，而生理信号数据常常存在噪声和不一致性，导致模型性能下降。
- 本研究提出SiamQuality，通过自监督学习任务，利用CNN强制相似生理状态下的信号具有相似表示，从而提升模型鲁棒性。
- 在超过3600万个30秒PPG信号对的预训练后，SiamQuality在六个下游任务中均表现出色，显示出其在可穿戴设备心脏监测中的重要性。
📝 摘要（中文）
基础模型，尤其是使用变换器作为骨干的模型，在语言和语言-视觉任务中获得了显著的关注。然而，大型基础模型通常在高质量数据上训练，这在处理生理数据时尤为困难，因为这些数据往往存在噪声、不完整或不一致的问题。本研究旨在为生理数据开发基础模型提供工具集。我们利用来自重症监护患者的大型光电容积描记（PPG）信号数据集，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的新型自监督学习任务SiamQuality，以强制相似生理状态下的优质和劣质信号具有相似的表示。实验结果表明，该方法在六个下游任务中表现优越，显示出CNN在处理训练数据质量不佳时的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决生理信号数据质量不佳的问题，现有方法在处理噪声和不一致性数据时表现不佳，影响模型的有效性。
核心思路：提出SiamQuality，通过自监督学习任务，利用CNN强制相似生理状态下的优质和劣质信号具有相似的表示，从而提高模型对低质量数据的鲁棒性。
技术框架：整体架构包括数据预处理、SiamQuality自监督学习任务的设计、模型的预训练和下游任务的微调与测试。主要模块包括数据对比、特征提取和任务优化。
关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种新的自监督学习任务，能够有效地处理生理信号中的噪声和不一致性，与传统方法相比，显著提升了模型的表现。
关键设计：在模型设计中，使用了特定的损失函数来优化信号的相似性，并在网络结构上采用了深层卷积神经网络，以增强特征提取能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，SiamQuality在六个下游任务中均表现出色，显示出其在处理生理信号时的优越性。具体而言，该方法在所有任务中均超越了基线模型，提升幅度显著，证明了CNN在低质量数据处理中的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括可穿戴设备中的心脏监测、健康监测系统以及生理信号分析等。通过提升模型对低质量生理数据的处理能力，能够为临床监测和健康管理提供更可靠的技术支持，未来可能推动智能医疗的发展。
📄 摘要（原文）
Foundation models, especially those using transformers as backbones, have gained significant popularity, particularly in language and language-vision tasks. However, large foundation models are typically trained on high-quality data, which poses a significant challenge, given the prevalence of poor-quality real-world data. This challenge is more pronounced for developing foundation models for physiological data; such data are often noisy, incomplete, or inconsistent. The present work aims to provide a toolset for developing foundation models on physiological data. We leverage a large dataset of photoplethysmography (PPG) signals from hospitalized intensive care patients. For this data, we propose SimQuality, a novel self-supervised learning task based on convolutional neural networks (CNNs) as the backbone to enforce representations to be similar for good and poor quality signals that are from similar physiological states. We pre-trained the SimQuality on over 36 million 30-second PPG pairs and then fine-tuned and tested on six downstream tasks using external datasets. The results demonstrate the superiority of the proposed approach on all the downstream tasks, which are extremely important for heart monitoring on wearable devices. Our method indicates that CNNs can be an effective backbone for foundation models that are robust to training data quality.