LAMAE：潜在注意力掩码自编码器实现多模态心脏表征学习
原文标题：Reading the Whole Heart: Latent-Attention Masked Autoencoders for Multimodal Cardiac Representation Learning
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研究提出潜在注意力掩码自编码器LAMAE，在自监督预训练中联合学习患者级多模态表征，直接在心电、超声、胸片与临床变量间交换信息。该模型在120万MIMIC-IV住院数据上预训练，在死亡率、ICD-10与DRG编码、住院时长等任务上超越模态专用预训练与对比学习基线。即使测试时仅有单一模态，其优势依然保持，表明建模模态内外结构可提升表征鲁棒性。
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