Jun, 2024

释放遥测潜力：用于连续临床心电图监测的自监督学习

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TL;DR将深度学习应用于大量未标记的心电图遥测数据，对 ICU 中的患者监测进行持续注释，从而提供独特的洞察力，改进护理质量。
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发现论文，激发创造
  • 使用自监督学习的多模态多导联心电图心律失常分类

    本论文提出了基于自监督学习技术的多模态心电图分类方法，利用单模态 ECG 的时间序列和频谱信息，以及 SSL-pre-stream 任务和 down-stream 任务结合的方式实现。在评估这种方法的有效性时，使用 12 导联 PhysioNet 2020 数据集进行了十折交叉验证。

    Sep, 2022

  • ECGBERT: 使用自监督表示学习了解心电图 (ECG) 的隐藏语言

    本文提出了一种基于自我监督表示学习的方法 ECGBERT，通过无监督预训练模型，缓解了医疗数据缺乏标注和筛选的问题，并在心房纤颤心律失常检测、心跳分类、睡眠呼吸暂停检测和用户认证等四个任务上展示了 ECGBERT 在各种基于 ECG 的问题上取得最先进的结果的潜力。

    Jun, 2023

  • 心电图异常检测：通过自监督学习推进临床诊断

    通过利用正常心电图数据集进行自我监督的异常检测，该研究提出了一种新的心电图异常检测方法，结合遮蔽和恢复技术以及多尺度交叉注意模块，实现了对心脏异常的精确检测和定位，从而显著提高了现有模型的性能。

    Apr, 2024

  • 冻结语言模型有助于心电图零样本学习

    该研究提出了使用机器生成的临床报告指导自我监督的心电图预训练的 ECG-Text 多模态自监督预训练（METS）。METS 在零 - shot 分类中能够实现约 10％的性能改善，而不使用任何带标签的数据，此外，在 MIT-BIH 数据集上，MET 对预训练数据集的 ECG 和其他类别的 ECG 之间的相似性进行了最小化，体现了在泛化性，效果和效率方面使用 ECG-Text 多模态自监督学习的优势。

    Mar, 2023

  • ECG-CL: 一种基于持续学习的全面心电图解释方法

    提出了一个多分辨率模型，利用局部形态信息和全局节奏信息，通过开发低分辨率高级语义信息，持续维持高分辨率低级语义信息，从而成功地从 ECG 细分中提取信息丰富的形态和节律特征，从智能可穿戴应用的角度，也确认基于单导联 ECG 的全面 ECG 解释算法的可能性。

    Apr, 2023

  • 用弱监督技术实现心电图数据的经济建模

    利用多个弱监督源学习诊断异常心跳的诊断模型，不需要在单个数据点上使用真实标签，并使用估算标签训练竞争分类器。

    Jan, 2022

  • 基于自监督学习的基于心电图的情感识别

    使用自我监督学习的心电图基于情感识别系统在分类唤醒度和价值评分方面表现出色，并且使用未标记的数据帮助该模型学习心电图特征流形。

    Oct, 2019

  • 自监督的心电图表征学习用于情感识别

    本研究通过自监督深度多任务学习框架，利用信号变换识别网络学习心电图 (ECG) 表示，进而进行基于 ECG 的情感识别，结果显示该方案在情感分类领域取得显著表现，并针对自监督的多任务结构与预训练任务难度的影响进行了深入研究。

    Feb, 2020

  • 医学时间序列和笔记的多模态预训练

    在重症监护室内，包括临床测量和临床笔记在内的丰富患者数据可供利用，但其分析也面临许多挑战。本研究提出了一种新颖的方法，利用自我监督预训练来解决深度学习模型在重症监护中的标注数据不足问题，并在数据有限的情况下，在院内死亡预测和表型预测等下游任务中优于基线模型，突显其提升重症监护室数据分析能力。

    Dec, 2023

  • 基于主题的非对比自监督学习用于 ECG 信号处理

    介绍了一种新的自监督学习方法和使用 transformer blocks 的模型，能够提取 ECG 信号并捕获不同的睡眠阶段和不同心律失常。

    May, 2023