Jun, 2023

MSW-Transformer: 多尺度平移窗口变换网络用于 12 导联心电图分类

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TL;DR提出了一种称为 MSW-Transformer 的单层 Transformer 网络，它使用多窗口滑动注意机制在不同尺度上捕获不同维度的信号特征，进而进行心电图分类诊断，该模型在 5 项分类任务中均取得了最先进的表现。
发现论文，激发创造
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    Feb, 2023

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    本研究提出了一种名为 MTECG 的有用的掩模 Transformer 方法，将掩模自编码器应用于心电图时间序列，实验结果在心电图分类中表现显著优于最新的算法。

    Aug, 2023

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    Feb, 2024

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    Jan, 2024

  • MS-Twins: 多尺度深度自注意力网络用于医学图像分割

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    Dec, 2023

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    Mar, 2021

  • ECG 应激检测的 Transformer 架构

    本文介绍了一种基于卷积层和变压器机制的深度神经网络，用于通过心电信号检测压力，实验结果表明该模型在两个公共数据集 WESAD 和 SWELL-KW 上达到了与 ECG 压力检测领域现有技术水平相当甚至更好的结果。此外，该方法是端到端的，不需要手工制作特征，并且只需使用少量的卷积块和变压器组件即可学习稳健的表示形式。

    Aug, 2021

  • Swin Transformer 用于快速磁共振成像

    采用 Swin transformer 以及 multi-channel loss 的方式用于快速 MRI 重建，在进行了多个比较和消融实验以及对多模态脑肿瘤分割的实践后，得出了良好的重建效果。

    Jan, 2022

  • 多分辨率互学习网络用于多标签心电图分类

    本论文提出了一种多分辨率相互学习网络（MRM-Net），通过双重分辨率注意力架构和特征互补机制处理心电图（ECG）信号，以提高多标签 ECG 分类性能。

    Jun, 2024

  • 变革心电图诊断：基于 Transformer 的深度学习模型在心血管疾病检测中的深入评估

    本文阐述了 Transformer 结构在心电图分类任务中的应用，总结了最新的 Transformer 模型并探讨了其应用中的挑战和未来的改进方向，为研究人员和从业者提供了宝贵的资源，旨在为心电图识别中的创新应用提供建议。

    Jun, 2023