確率的拡散モデルによる合成心電図信号生成

(Synthetic ECG Signal Generation using Probabilistic Diffusion Models)

田中専務

拓海先生、最近うちの部下から「合成データで学習させれば個人情報の問題が減る」と聞いたのですが、心電図（electrocardiogram (ECG)）の合成って本当に実用になるんでしょうか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！できないことはない、まだ知らないだけです。今回の論文は確率的拡散モデル（Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)）（確率的拡散確率モデル）を使って、心電図（electrocardiogram (ECG)）（心電図）を合成する試みです。端的に言えば、臨床データを守りつつモデルのトレーニングに使える高品質な合成波形を作る方法を示していますよ。

田中専務

なるほど。でも拡散モデルって聞くと難しそうです。うちはデジタルは得意でないので、設備投資や運用コストが心配です。これって要するに現場のデータを守りながら学習用データを増やせる、ということですか？

AIメンター拓海

その通りですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点を三つで説明します。第一、拡散モデル（DDPM）はノイズを段階的に除去してデータを生成するので、細かい波形の特徴を再現しやすい。第二、今回の手法は一度時系列（1D）を2次元（2D）に変換してから画像として生成し、後で時系列に戻すので既存の画像生成技術の恩恵を受けられる。第三、個人データそのものを使わずに学習データを補強できれば、プライバシーと利活用の両立に寄与できるんです。

田中専務

2Dに変換してから生成して戻す、というのは具体的にどういうことですか？うちの現場で扱うデータと結びつけてイメージできるよう教えてください。

AIメンター拓海

良い質問ですね。身近なたとえで言うと、細長い紙に書いた設計図（1D波形）を一度写真に撮ってカラー画像（3チャンネルの2D）にし、それを画像を扱える高性能な道具で加工してから、また写真を延ばして元の設計図に戻すようなものです。具体的にはGramian Angular Summation/Difference Fields（GASF/GADF）（グラミアン角和／差分行列）とMarkov Transition Field（MTF）（マルコフ遷移行列）という方法で3枚の2D行列を作り、RGBのように重ねてDDPMで生成します。

田中専務

それで出来上がった合成波形は信頼できるんですか。例えば異常の検出モデルに使ったら誤診断を増やしたりしませんか。

AIメンター拓海

まずこの研究ではNormal Sinus Beat（正常洞調律）のクラスに絞って検証しており、品質比較はWasserstein GAN with Gradient Penalty（WGAN-GP）（ワッサースタインGAN-GP）と行っています。結果としてDDPM由来の合成は波形の細部で優位な点があり、分類器の学習用データとして有効である可能性が示されています。ただし臨床応用には追加の安全検証と多様な病態での評価が必要です。

田中専務

導入の観点で聞きたいのですが、うちが試験導入するなら何を最初に確認すべきでしょうか。コスト、精度、現場の受け入れ、というところでしょうか。

AIメンター拓海

その通りですよ。要点を3つでまとめますね。第一、目的を明確にすること。プライバシー保護かデータ増強かによって要件が変わる。第二、品質評価の基準を決めること。生成波形で実際の分類性能が下がらないことを確認する。第三、運用面の整備。生成データの管理ルールと監査体制を整えること。これがあれば現実的に導入可能です。

田中専務

これって要するに、合成データでまずはモデルを鍛えてみて、本番は実データで最終確認するハイブリッド運用が現実的ということですか？

AIメンター拓海

まさにそのとおりですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。合成データはトレーニングの“前工程”を強化し、最終承認は実データで行う運用が現実的です。まずは小さな検証プロジェクトでコストと効果を測るのが良いでしょう。

田中専務

わかりました。では私の言葉で整理します。必要なのは、小さく安全に試して効果を測る実験、合成データと実データを組み合わせたハイブリッド運用、そして品質と監査のルール整備、ということですね。これならうちでも始められそうです。

1. 概要と位置づけ

結論を先に述べる。本論文は、確率的拡散確率モデル（Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)）（確率的拡散確率モデル）を用いて、心電図（electrocardiogram (ECG)）（心電図）信号の合成生成を行い、従来の生成モデルと比較して波形再現性の向上を示した点で重要である。従来は1次元時系列データを直接扱う手法が多かったが、本研究は時系列を2次元のマトリクスに埋め込み、画像生成の優れた手法を適用することで、波形の細かな特徴を保持した合成を可能にした。これは、個人データを直接用いずにモデル学習を行うという点でプライバシー保護とデータ拡充の両立に道を開く。実務では、データ不足や偏りを補うことで分類モデルの性能安定化や開発期間短縮に寄与する可能性がある。企業が導入検討する際は、まず本研究の示した工程が自社のデータ特性に合致するかを検証する必要がある。

2. 先行研究との差別化ポイント

先行研究は主に1次元（1D）時系列モデルでの合成に焦点を当ててきた。代表的には生成敵対ネットワーク（Generative Adversarial Network (GAN)）（生成敵対ネットワーク）系やリカレント構造を用いる手法が多く、長時間の波形生成や多チャネル12誘導の生成では成果が出ているものの、局所の波形形状再現で課題が残っていた。本研究は、Gramian Angular Summation/Difference Fields（GASF/GADF）（グラミアン角和／差分行列）とMarkov Transition Field（MTF）（マルコフ遷移行列）を用いて1Dを3チャネルの2Dデータに埋め込み、Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models（DDPM）（拡散モデル）という画像生成で実績のある手法を適用した点で差別化している。結果的に、細かな波形のノッチやピークの再現性が向上し、分類器の学習に用いた際の性能改善が観察されたことが、本研究の独自性である。つまり、時系列の2D化という視点で既存技術を組み合わせ、新しい価値を生み出した点が先行研究との差である。

3. 中核となる技術的要素

本研究の技術核は三つある。第一に時系列データを2次元に変換する手法であり、Gramian Angular Summation Field（GASF）／Gramian Angular Difference Field（GADF）（GASF/GADF）（グラミアン角和／差分行列）とMarkov Transition Field（MTF）（マルコフ遷移行列）を用いて各心電図ビートを3チャネルの2D行列として表現する点である。第二にImproved Denoising Diffusion Probabilistic Models（DDPM）（拡散モデル）を2Dのまま適用し、段階的にノイズを除去して高品質な画像を生成する点である。第三に、生成した2D画像を逆変換して1Dの心電図波形へ戻す復元ステップである。これらは一連のパイプラインとして設計されており、2D空間でのデータ拡張（回転・反転など）や既存の画像生成技術の活用が可能になるため、実務的にはモデル開発の効率向上に貢献する。

4. 有効性の検証方法と成果

検証は正常洞性ビート（Normal Sinus Beat）を対象に行われ、MIT-BIH Arrhythmia Datasetの該当クラスを学習データとして使用している。比較対象としてWasserstein GAN with Gradient Penalty（WGAN-GP）（ワッサースタインGAN-GP）を導入し、生成波形の統計的特徴や波形の局所形状、さらに生成データを用いた分類器の性能で比較を行った。結果として、DDPM由来の合成波形はピーク形状やST部分の形状保持で優位性を示し、分類タスクの精度向上に寄与する傾向が確認された。ただし、本研究は無条件生成（unconditional）に限定し、病的波形や多数クラスでの検証は行われていないため、臨床的適用に向けたさらなる評価が必要である。

5. 研究を巡る議論と課題

本研究は合成データの品質向上を示したが、いくつか重要な課題が残る。第一に多様な病態クラスへの拡張である。現在は正常ビートに限定されており、心房細動や心室頻拍などの病的波形で同等の再現性が得られるかは不明である。第二に合成データが学習したモデルのバイアスや誤学習を引き起こすリスクである。合成データに偏りがあると実運用で性能低下を招く可能性がある。第三に計算コストと運用負荷である。DDPMは高品質生成が期待できる反面、学習に時間と資源を要するため、導入前にコスト評価と段階的なPoC（概念実証）設計が不可欠である。これらを踏まえた運用設計と規程整備が求められる。

6. 今後の調査・学習の方向性

今後は複数クラスの条件付き生成や、多チャネル12誘導の生成などスケールアップが必要である。条件付き生成にすれば特定の不整脈を狙って合成でき、医療教育や検査器の評価データセット作成に有用である。また、合成データの有効性を評価するため、生成データのみで学習したモデルと実データ混合で学習したモデルの長期的性能差を追跡する実験設計が望まれる。さらに、実務導入のためにはプライバシー評価、リスクアセスメント、監査ログの整備が不可欠である。検索に使えるキーワードは、Diffusion models、DDPM、ECG synthesis、Gramian Angular Field、Markov Transition Fieldである。

会議で使えるフレーズ集

「まずは小さなPoCで合成データの有効性を確認しましょう。目的はデータ拡張によるモデル安定化とプライバシー保護の両立です。」

「合成データは本番運用の代替ではなく、前工程の強化です。最終判定は実データでの承認を必ず残します。」

E. Adib et al., “Synthetic ECG Signal Generation using Probabilistic Diffusion Models,” arXiv preprint arXiv:2303.02475v4, 2023.