Мультимодальная объяснимость для ОРИТ-сигналов (VTaC): метрические и асимптотические результаты

Трофимов, Ю.В. и Аверкин, А.Н. и Кузнецов, Е.М. и Еремеев, А.П. и Нечаевский, А.В. (2025) Мультимодальная объяснимость для ОРИТ-сигналов (VTaC): метрические и асимптотические результаты. Вестник ТвГУ. Серия: Прикладная математика (4). С. 43-80. ISSN 1995-0136

[thumbnail of ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА_4_2025_в печать-43-80.pdf]

PDF - Опубликованная версия
6MB

Абстракт

В работе представлена первая математически строгая система мультимодальной объяснимости для трёхканальных физиологических сигналов (электрокардиограммы (ЭКГ), фотоплетизмограммы (ФПГ), инвазивного артериального давления (ИАД)) в задаче классификации истинных и ложных тревог желудочковой тахикардии (ЖТ) в отделениях реанимации и интенсивной терапии (ОРИТ). Введена новая метрика согласованности объяснений Coherence на основе временных атрибуций Integrated Gradients между модальностями с теоретическим обоснованием её связи с устойчивостью локальных суррогатов. Разработанная архитектура ResNetFusionClassifier с механизмом адаптивного внимания обеспечивает специализированную обработку каждой модальности с последующим интеллектуальным слиянием признаков. Экспериментальная валидация на расширенном датасете VTaC (1,247 эпизодов от 982 пациентов) [6] продемонстрировала Accuracy 0.873, F1- score 0.873, AUC-ROC 0.926 с статистически значимым различием метрики Coherence между истинными и ложными тревогами ( < 0.001). Практическое применение системы детекции продемонстрировало высокую полноту выявления критических случаев (Recall = 0.878) при существенном снижении количества ложных тревог, что подтверждает клиническую применимость разработанного подхода для решения проблемы «усталости от тревог» в ОРИТ

Абстракт (англ.)

The paper presents the first mathematically rigorous multimodal explainability system for three-channel physiological signals (Electrocardiogram (ECG), Photoplethysmogram (PPG), Arterial Blood Pressure (ABP)) in distinguishing true from false ventricular tachycardia (VT) alarms in intensive care units (ICUs). A novel explanation consistency metric, Coherence, based on temporal attributions from Integrated Gradients between modalities, is introduced with theoretical justification of its connection to local surrogate stability. The developed ResNetFusionClassifier architecture with an adaptive attention mechanism provides specialized processing for each modality followed by intelligent feature fusion. Experimental validation on the extended VTaC dataset (1,247 episodes from 982 patients) [6] demonstrated Accuracy 0.873, F1-score 0.873, AUC-ROC 0.926, with a statistically significant difference in the Coherence metric between true and false alarms (< 0.001). Practical application of the detection system demonstrated high recall for critical cases (Recall = 0.878) alongside a significant reduction in false alarms, confirming the clinical applicability of the developed approach for addressing the problem of ”alarm fatigue” in ICUs.

Тип объекта:	Статья
Сведения об авторах:	Трофимов Юрий Владиславович ассистент, мл. научный сотрудник государственного университета «Дубна»; инженер-программист ЛИТ им. М.Г. Мещерякова ОИЯИ. Россия, 141980, г.Дубна Московской обл., ул. Университетская, д. 19, Университет «Дубна». Аверкин Алексей Николаевич доцент государственного университета «Дубна»; ведущий научный сотрудник ФИЦ «Информатика и управление» РАН. Россия, 141980, г.Дубна Московской обл., ул. Университетская, д. 19, Университет «Дубна» Кузнецов Егор Михайлович студент государственного университета «Дубна». Россия, 141980, г.Дубна Московской обл., ул. Университетская, д. 19, Университет «Дубна». Еремеев Александр Павлович профессор кафедры прикладной математики Национального исследовательского университета «МЭИ». Россия, 111250, г. Москва, ул. Красноказарменная, д. 14, стр. 1, НИУ «МЭИ» Нечаевский Андрей Васильевич доцент государственного университета «Дубна»; старший научный сотрудник ЛИТ им. М.Г. Мещерякова ОИЯИ. Россия, 141980, г.Дубна Московской обл., ул. Университетская, д. 19, Университет «Дубна»
Ключевые слова:	мультимодальная объяснимость, желудочковая тахикардия, взаимная информация, значения Шепли, физиологические сигналы, объяснительный искусственный интеллект
Ключевые слова (англ.):	multimodal explainability, ventricular tachycardia, mutual information, Shapley values, physiological signals, explanatory artificial intelligence
Категории:	0 Общий отдел 0 Общий отдел > 00 Общие вопросы науки и культуры > 004 Информационные технологии. Вычислительная техника 5 Математика. Естественные науки 5 Математика. Естественные науки > 51 Математика 5 Математика. Естественные науки > 51 Математика > 519.6 Вычислительная математика, численный анализ
Подразделения:	Университеты > Государственный университет «Дубна», г. Дубна
ID Code:	15129
Deposited On:	17 Дек 2025 07:13
Последнее изменение:	17 Дек 2025 07:13

Repository Staff Only: item control page