arXiv cs.AI· Kjersti Engan, Neel Kanwal, Anita Yeconia, Ladislaus Blacy, Yuda Munyaw, Estomih Mduma, Hege Ersdal·· 14 小时前AI 评分22
FHRFormer：用于胎心率时间序列补全与预测的自监督掩码 Transformer 框架
FHRFormer: A Self-Supervised Masked Transformer Framework for Fetal Heart Rate Time-Series Inpainting and Forecasting
AI 导读
FHRFormer 是一个基于掩码 Transformer 自编码器的自监督框架，用于重建胎心率（FHR）监测中因传感器位移等原因丢失的信号，并可同时用于信号补全与预测。该方法能捕捉数据的局部时间与频率成分，在不同缺失时长下均表现稳健，克服了传统插值方法难以保留信号频谱特征的局限。该框架可回溯应用于研究数据集以支持 AI 风险算法开发，未来有望集成到可穿戴 FHR 监测设备中。
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org