arXiv · Machine Learning· Ahtisham Ayyub, Fasih Haider, Muhammad Rehan Usman, Saturnino Luz, Christos Politis, Muhammad Arslan Usman·· 13 小时前AI 评分38
TransECG-SSL：用于 ECG 心律失常分类的混合自监督表征学习
TransECG-SSL: Hybrid Self-Supervised Representation Learning for ECG Arrhythmia Classification
AI 导读
TransECG-SSL提出一种面向可迁移心搏表征学习的自监督框架，用于跨数据集ECG心律失常分类。在3个公开ECG数据库的7种源域到目标域设置中，混合自监督学习持续优于随机初始化Transformer和同架构源监督预训练；掩码重建仍具竞争力，仅对比学习明显更差，但跨数据集迁移的平衡准确率低于目标专用自监督预训练，严重类别不平衡下的少数心律失常类别仍具挑战。
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