medical time series | BriefGPT

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Medformer：一种用于医学时间序列分类的多粒度补丁变换器
介绍了一种专为医学时间序列分类定制的多粒度补丁变换器 Medformer，该方法利用交叉通道补丁、多粒度嵌入、两阶段多粒度自注意等新机制，在多个公共数据集上的实验证明了其在医疗应用中的显著影响。
PDFa month ago
全球对比训练与语言监督下的多模态电子健康记录
现代电子健康记录（EHRs）通过顺序深度学习在个性化患者健康轨迹的跟踪方面拥有巨大的潜力，然而如何有效利用 EHRs 中的多个模态面临重大挑战，因为其复杂特性（如高维度、多模式、稀疏性、不同的记录频率和时间的不规则性）。为了应对医学时间序列
PDF3 months ago
HypUC: 基于梯度提升校正的高维度心电图可靠回归的超细不确定性校准
通过提出 HypUC 框架，应用于医学时间序列的不平衡概率回归问题，我们引入了基于核密度的简单技术来解决数据不平衡问题。并使用概率回归框架对预测的连续值进行不确定性估计，并使用进一步校准方法来提高可靠性，证明了 HypUC 在大规模真实数据
PDF7 months ago
层次对比框架医学时间序列
用于医学时间序列分析的对比表示学习方法，通过在医学时间序列的多个层次上利用数据的一致性，通过自监督学习获得保留全面数据一致性的有效表示，实现了对稀缺专家标注的依赖程度的减轻，并在多个数据集上的实验证明了其在提高医学时间序列对比表示学习技术方
PDF8 months ago
通过无监督时间序列表示学习提高临床预测
本研究探讨了无监督表示学习在医学时间序列上的应用，结果表明无监督表示学习可以优于端到端监督体系结构，使用序列到序列模型 (Sequence-to-Sequence, Seq2Seq) 的效果最佳，通过第一次在无监督学习的医学时间序列中使用集
PDF6 years ago
医学中的贝叶斯 LSTM
本研究表明，使用贝叶斯长短期记忆网络对医学时间序列进行分类可以提高准确性，并且对医生和患者都有显著的改进。
PDF7 years ago