Deepfake Ecg

🚀 ディープフェイク心電図 (deepfake-ecg)

このプロジェクトは、生成的敵対的ネットワークを使用してディープフェイク心電図（ECG）を生成することで、医療分野のプライバシー問題の解決に貢献します。

🚀 クイックスタート

Hugging Faceから合成心電図を生成するには、以下のコードを使用します。

基本的な使用法

from transformers import AutoModel

model = AutoModel.from_pretrained("deepsynthbody/deepfake_ecg", trust_remote_code=True)

out = model(num_samples=5)

✨ 主な機能

• ディープフェイク心電図を生成することができます。
• 生成された心電図は8リード形式で、10秒間のデータ（リードあたり5000値）を含みます。
• 8リード形式を12リード形式に変換することができます。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoModel

model = AutoModel.from_pretrained("deepsynthbody/deepfake_ecg", trust_remote_code=True)

out = model(num_samples=5)

8リードから12リードへの変換

生成された8リード形式の心電図を12リード形式に変換するには、以下の式を使用します。

lead III value = (lead II value) - (lead I value)
lead aVR value = -0.5*(lead I value + lead II value)
lead aVL value = lead I value - 0.5 * lead II value
lead aVF value = lead II value - 0.5 * lead I value

📚 ドキュメント

事前生成されたディープフェイク心電図

事前生成されたディープフェイク心電図と対応するMUSEレポートは、以下のリンクから入手できます。

• Pre-generated ECGs (150k)
• Hugging Faceデータセット

このリポジトリには、2つのディープフェイクデータセットがあります。

1. 150kデータセット - ランダムに生成された150kのディープフェイク心電図
2. フィルタリングされたすべての正常データセット - MUSE分析レポートを使用してフィルタリングされた「正常」の心電図のみ

実際の心電図とディープフェイク心電図の比較

サンプルディープフェイク心電図

開発リポジトリ

モデルを最初からトレーニングしたい場合は、開発リポジトリ Pulse2Pulse を参照してください。

🤝 コントリビューション

プルリクエストは歓迎されます。大規模な変更の場合は、まずイシューを開いて、変更したい内容について議論してください。

テストを適切に更新するようにしてください。

📄 引用

@article{thambawita2021deepfake,
  title={DeepFake electrocardiograms using generative adversarial networks are the beginning of the end for privacy issues in medicine},
  author={Thambawita, Vajira and Isaksen, Jonas L and Hicks, Steven A and Ghouse, Jonas and Ahlberg, Gustav and Linneberg, Allan and Grarup, Niels and Ellervik, Christina and Olesen, Morten Salling and Hansen, Torben and others},
  journal={Scientific reports},
  volume={11},
  number={1},
  pages={1--8},
  year={2021},
  publisher={Nature Publishing Group}
}	

📄 ライセンス

MIT

📞 詳細情報

詳細については、以下のメールアドレスにお問い合わせください。

• vajira@simula.no
• michael@simula.no