形態とリズムの分離によるECGの一般化

この論文は、臨床応用における重要な課題である、異なるデータセット間でのECG分類の一般化に取り組んでいます。中核となるアイデアは、形態的特徴とリズムダイナミクスを分離することであり、これによりモデルは分布シフトに対する感度を低くすることができます。MiniRocket、HRV、双方向Mambaバックボーンを組み合わせた提案されたECG-RAMBAフレームワークは、特にゼロショット転送シナリオで有望な結果を示しています。Power Meanプーリングの導入も注目すべき貢献です。