Sep, 2023
使用状态空间模型从普遍的心电图中扩展表示学习
Scaling Representation Learning from Ubiquitous ECG with State-Space Models
Kleanthis Avramidis, Dominika Kunc, Bartosz Perz, Kranti Adsul, Tiantian Feng...
TL;DR利用佩戴设备进行普遍感知在提升人类福祉方面具有潜力，从诊断临床状况和测量压力到构建适应性的促进健康的框架。然而，异质背景下的海量数据对传统的监督学习方法提出了挑战。生物信号的表示学习是一个新兴的领域，受到计算建模的最新进展和公开共享数据库的丰富影响。心电图（ECG）是这一领域的主要研究模态，具有健康监测、压力和情感估计等应用。我们引入了一种名为 WildECG 的预训练状态空间模型，用于从 ECG 信号进行表示学习。我们以自我监督的方式训练了这个模型，使用了从野外收集的 275,000 个 10 秒的 ECG 记录，并对各种下游任务进行评估。该模型对于 ECG 分析是一个稳健的基础架构，在大多数考虑到的任务中表现出竞争力，并且在资源有限的情况下显示出有效性。代码和预训练权重已公开共享在指定的 URL 网址。