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计算机科学 > 机器学习

arXiv:2506.00337 (cs)
[提交于 2025年5月31日 ]

标题: 通道施加的融合:一种简单有效的医学时间序列分类方法

标题: Channel-Imposed Fusion: A Simple yet Effective Method for Medical Time Series Classification

Authors:Ming Hu, Jianfu Yin, Mingyu Dou, Yuqi Wang, Ruochen Dang, Siyi Liang, Cong Hu, Yao Wang, Bingliang Hu, Quan Wang
摘要: 医学时间序列信号(如脑电图 (EEG) 和心电图 (ECG))的自动分类在临床决策支持和疾病早期检测中起着至关重要的作用。尽管基于 Transformer 的模型通过自注意力机制隐式地建模时间依赖性取得了显著的性能,但它们固有的复杂架构和不透明的推理过程限制了其在高风险临床环境中的可信度。针对这些局限性,本研究转向强调结构透明性的建模范式,使其更贴近医疗数据的本质特性。我们提出了一种新颖的方法——通道约束融合(Channel Imposed Fusion, CIF),该方法通过跨通道信息融合提高信噪比,有效减少冗余,并提升分类性能。此外,我们将 CIF 与以结构简单且可控制感受野著称的时间卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)相结合,构建了一个高效且明确的分类框架。在多个公开可用的 EEG 和 ECG 数据集上的实验结果显示,所提出的方法不仅在各种分类指标上优于现有的最先进的(SOTA)方法,还显著增强了分类过程的透明性,为医学时间序列分类提供了新的视角。
摘要: The automatic classification of medical time series signals, such as electroencephalogram (EEG) and electrocardiogram (ECG), plays a pivotal role in clinical decision support and early detection of diseases. Although Transformer based models have achieved notable performance by implicitly modeling temporal dependencies through self-attention mechanisms, their inherently complex architectures and opaque reasoning processes undermine their trustworthiness in high stakes clinical settings. In response to these limitations, this study shifts focus toward a modeling paradigm that emphasizes structural transparency, aligning more closely with the intrinsic characteristics of medical data. We propose a novel method, Channel Imposed Fusion (CIF), which enhances the signal-to-noise ratio through cross-channel information fusion, effectively reduces redundancy, and improves classification performance. Furthermore, we integrate CIF with the Temporal Convolutional Network (TCN), known for its structural simplicity and controllable receptive field, to construct an efficient and explicit classification framework. Experimental results on multiple publicly available EEG and ECG datasets demonstrate that the proposed method not only outperforms existing state-of-the-art (SOTA) approaches in terms of various classification metrics, but also significantly enhances the transparency of the classification process, offering a novel perspective for medical time series classification.
主题: 机器学习 (cs.LG)
引用方式: arXiv:2506.00337 [cs.LG]
  (或者 arXiv:2506.00337v1 [cs.LG] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.00337
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Ming Hu [查看电子邮件]
[v1] 星期六, 2025 年 5 月 31 日 01:44:30 UTC (4,561 KB)
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