arXiv cs.LG·47 天前★ 2

解码器设计对心电图波形分割的影响

原文标题:Decoder Design Matters for ECG Delineation

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AI 智能摘要

论文关注心电图 P 波、QRS 波群与 T 波边界分割中架构设计被忽视的问题,提出 R-,将 编码器与 解码器配对。在 SemiSegECG 上,R-U-Net 在全部 16 个域内设置中比最强基线提升 3.3-13.0 mIoU,跨域设置达 82.6 mIoU。消融实验表明解码器设计对性能的贡献大于所评测的半监督学习方法,代码已开源。

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问题
心电图波形分割中解码器架构设计被忽视。
方法
R-U-Net 将 ResNet-18 编码器与 U-Net 解码器配对,替代 FCN 头。
结果
在 SemiSegECG 的 16 个域内设置比最强基线提升 3.3-13.0 mIoU,跨域达 82.6 mIoU。
影响
架构选择比半监督方法更影响效果,提示 ECG 分割应优先调解码器。
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原始标题:Decoder Design Matters for ECG Delineation
AI 中文标题:解码器设计对心电图波形分割的影响
来源:arXiv cs.LG · 发布于 47 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 2(2)
标签:医疗AI / 心电图 / 半监督学习 / 图像分割 / 网络架构
关键词:ECG delineation / U-Net / semi-supervised learning
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