TransDiffECG：基于Transformer扩散模型的语义可控心电图合成技术

《Journal of Cancer Policy》：TransDiffECG: Semantically controllable ECG synthesis via transformer-based diffusion modeling

提出基于Transformer的扩散模型TransDiffECG，通过语义分割掩码注入和全局时间建模，实现细粒度、可解释的ECG信号生成，在单导QTDB和十二导LUDB数据集上验证其优于GAN和传统扩散模型，生成的信号在波形相似性、下游分类任务（如房颤检测）和隐私保护方面均表现优异。

　　在当前的医疗数据研究中，由于真实患者数据的稀缺性、隐私保护要求以及数据标注的复杂性，如何有效生成高质量的合成医学信号成为一个重要课题。特别是在心电图（ECG）领域，真实数据的获取和使用面临诸多挑战，这使得研究者在训练可靠的深度学习模型时，常常需要依赖于数据增强策略。为了解决这一问题，研究团队提出了一种新的方法，称为TransDiffECG，这是一种基于Transformer架构的扩散模型，能够实现对心电图信号的精细、可解释的控制，从而在临床医学领域填补了数据不足和分布不均衡带来的关键空白。

TransDiffECG的核心目标是生成具有多样性和语义可控性的合成心电图信号，以提升医疗数据的可用性。与传统的生成模型相比，TransDiffECG在两个关键方面进行了改进：首先，它通过将语义信息注入模型，实现了对心脏周期中关键波形（如P波、QRS波群和T波）的精确控制；其次，它引入了全局时间建模机制，使得模型能够更好地捕捉心电图的长期依赖关系。这种结合语义信息与全局时间建模的方法，不仅提升了模型的可解释性，还显著增强了其在实际医疗场景中的应用价值。

为了验证TransDiffECG的有效性，研究团队在两个具有代表性的数据集上进行了广泛实验，分别是单导联的QTDB数据集和多导联的LUDB数据集。实验结果显示，TransDiffECG在信号质量方面明显优于现有的先进模型。在LUDB数据集上，其MMD（最大均值差异）为3.21×10?2，而Pearson相关系数（PC）达到了0.6177，这两个指标均表明TransDiffECG生成的心电图信号与真实数据高度相似。此外，在下游任务中，如心房颤动分类，TransDiffECG通过数据增强实现了高达0.9451的AUROC（曲线下面积），这进一步证明了其在临床应用中的实用性。在QTDB数据集上，基于TransDiffECG生成的合成数据进行训练的分割模型，其精度和召回率均达到了接近真实数据的水平，例如在98%左右，这为隐私敏感或数据受限的医疗场景提供了可行的替代方案。

TransDiffECG之所以能够取得如此优异的性能，主要得益于其独特的架构设计。首先，它采用了Transformer块，通过自注意力机制捕捉心电图信号的长程时间依赖性，从而更好地建模心脏周期内的复杂关系。其次，它引入了语义信息注入模块，即语义心电图批量归一化（SEBN）模块，该模块将心脏周期的语义信息直接融入到特征归一化过程中，使模型能够根据指定的波形结构进行精细控制。通过这种方式，TransDiffECG不仅能够生成形态学特征与真实数据高度一致的信号，还能实现对关键生理参数（如心率和校正QT间期）的精确控制。

此外，研究团队还设计了一套全面的评估协议，涵盖了信号质量、真实性以及临床诊断性能等多个方面。在信号质量评估中，除了传统的MMD和Pearson相关系数外，他们还采用了一种基于U-Net的分割模型，用于检测P波、QRS波群和T波的边界，并以AAMI EC57标准衡量起始点和终止点的准确性。在真实性评估中，研究者分别测试了从真实数据到合成数据（R→S）和从合成数据到真实数据（S→R）的分割性能，结果表明TransDiffECG生成的信号在分割任务中表现出色，甚至在某些指标上与真实数据相当。而在诊断性能评估中，TransDiffECG在区分正常心律与心房颤动任务中取得了高达0.9451的AUROC，这一结果不仅验证了其在数据增强中的有效性，也表明其生成的信号能够保留重要的临床特征。

TransDiffECG的另一个重要优势是其在生理参数可控方面的表现。研究团队通过实验展示了模型在不同心率（从50到110次/分钟）和不同QTc间期（从330毫秒到495毫秒）条件下的合成能力。这些实验结果表明，TransDiffECG不仅能够生成符合临床要求的信号，还能灵活地适应各种心电图形态的变化，包括罕见或个性化的心脏状况。这种能力对于那些无法获得足够真实数据的临床研究具有重要意义。

尽管TransDiffECG表现出了强大的性能，但研究者也指出了其潜在的局限性。首先，该模型对输入的语义分割掩码的质量高度依赖，这意味着如果输入的掩码存在显著错误，模型可能会生成不符合生理规律的信号。其次，目前的评估主要依赖于公开数据集，而这些数据集在标注的详细程度和覆盖的临床情况上存在一定的限制，这可能影响模型在复杂多类心律失常场景中的表现。此外，虽然定量评估较为全面，但缺乏临床专家的定性评价，这可能限制了其在临床实践中的广泛应用。

为了进一步提升TransDiffECG的实用性和可靠性，研究团队提出了未来的改进方向。这些方向包括：（1）开发更鲁棒的模型，使其在输入语义掩码存在噪声或不准确时仍能保持较高的性能；（2）扩展模型以生成更广泛的心律失常类型，这需要依赖于更多高质量的标注数据集；（3）开展正式的、盲审的临床评估，以确保合成信号在实际医疗场景中的准确性和可靠性；（4）深入研究模型的可解释性，例如通过分析Transformer模块的注意力机制，理解模型如何从输入的语义信息中推导出最终的波形结构；（5）探索更加高效的模型架构，以提升计算效率并降低训练成本。

总的来说，TransDiffECG代表了在合成医学信号生成领域的重要进展，它通过引入语义条件和全局时间建模，实现了对心电图信号的精确、可解释的控制。这一方法不仅能够生成高质量的合成信号，还能在临床应用中发挥重要作用，例如数据增强、模型训练以及在隐私受限情况下的替代数据来源。通过这一研究，医学人工智能领域迈出了关键一步，为未来个性化医疗和精准医学的发展提供了新的可能性。