arXiv · Machine Learning· Aruna Mohan, Burcu Ozek, Or Zilbershot, Fatemeh Afghah·· 10 小时前AI 评分36
QECGBERT：通过 VQ-VAE 波形标记化进行自监督语言学习的可扩展 ECG 基础模型
QECGBERT: A Scalable ECG Foundation Model Based on Self-Supervised Language Learning via VQ-VAE Waveform Tokenization
AI 导读
QECGBERT提出可扩展的自监督 ECG 语言模型，以 VQ-VAE 将 12 导联心电图的 P、QRS、T 波及等电位背景标记化，并用连续波形特征保留形态。在 MIMIC-IV 的超过800,000条未标注 ECG 记录上进行 BERT 预训练，再于 PTB-XL、CPSC2018 和 Chapman--Shaoxing--Ningbo 数据集微调评估；表现与已发表基准相当或更优。
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