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知识引导的脑电图表示学习
提出了一种自监督模型用于 EEG 信号分析，采用基于状态空间的深度学习架构，提供了稳健性能和显著参数效率，同时提出了一种新颖的知识引导的预训练目标，改善了嵌入式表示学习和下游任务的性能。
PDF5 months ago
可穿戴生物信号基础模型的大规模训练
通过使用自我监督学习方法，基于由可穿戴消费设备收集的大规模脉搏波和心电图数据，构建了一种能够编码参与者人口统计数据和健康状况信息的计算模型。这是第一项使用大规模数据集构建基础模型的研究，有望减少对标注数据的依赖，并提升未来可穿戴设备的效用。
PDF7 months ago
BIOT：野外生物信号跨数据学习
本文提出了 Biosignal Transformer 模型，通过将不同的生物信号令牌化成一致的 “生物信号句子”，添加通道嵌入和相对位置嵌入等技术，实现跨数据集学习，适用于不同数据格式的多个生物信号学习，并在 EEG、ECG 和人类活动感
PDFa year ago
潜空间无监督语义分割
本文提出了一种称为 LS-USS 的新型无监督分割算法，可轻松地处理在线和批处理数据的多维时间序列，并在多个真实数据集上将其与其他现有的变点检测算法进行比较。
PDF2 years ago
低功耗可穿戴物联网系统实时癫痫发作检测的多对一知识蒸馏
提出一种多对一的信号知识蒸馏方法，用于开发 IoT 可穿戴系统中能够处理单一生物信号并达到与原多生物信号深度神经网络相媲美的精度的解决方案，并在几个最新的边缘计算平台上进行综合模拟实验分析以评估该方法在现实生活场景中的可行性，应用于癫痫性发
PDF2 years ago
基于主题感知对比学习的生物信号处理
本文提出了基于对比学习的无监督自适应方法来建模具有噪声标签和少数受试者的生物信号，通过特定于个体的对比损失和对抗性训练来提高模型性能，以及使用时间序列数据增强技术来完善对比损失，实现了对脑电解码和心电异常检测任务的良好分类结果。
PDF4 years ago
机器人手术自主性
自主手术涉及让机器人自主执行手术任务，具有提高精度、利用生物信号进行干预护理、提高手术效率和指导的优点。但是，这些方法可能取代一些手术团队和单个外科医生的任务，同时也带来了新的干预能力。本章节概述商业和研究中机器人自主性的现状，并介绍了开发
PDF7 years ago