论文笔记:Frozen Language Model Helps ECG Zero-Shot Learning

2023 MIDL

1 intro

  • 心电图(ECG)被广泛应用于检测各种心脏疾病,包括心律失常、心脏病发作和心力衰竭等
  • 近些年深度学习方法在心电图数据分类领域取得了不错的效果。
    • 基于深度学习的ECG数据分类方法,通常以监督学习范式进行训练,需要大量的高质量标记数据
  • 一些特殊形式的心电图数据往往难以获得准确的数据标签,需要受过专业培训的心脏病专家对心电图进行手动解释,耗费大量时间及成本
    • ------>部分研究采用自监督预训练+微调的范式来对ECG数据进行分类
    • 相比于基于监督学习方法,这类方法能够更灵活地适配异常检测、心律失常分类等下游任务
    • 但仍然需要一定量的与下游任务相关的标记样本来对模型进行微调
  • 上述两种范式并不能实现零样本学习任务,即模型能够识别训练或微调数据中并没有见过的类别
    • 现有的零样本学习方法通过从已知类别样本中学习共享特征,然后基于未见类别特征的"描述"将共享特征推广到未见类别样本上来实现分类
    • 对于ECG数据,未见类别的"描述"可以借用外部医学领域知识,例如文本形式的心电图报告
    • ------>论文利用临床报告来引导ECG数据的预训练,实现ECG数据的零样本学习

2 方法

训练时候的文本:

测试阶段的文本:

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