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RobECG-CL：用于纸质心电图识别的鲁棒迁移学习框架
Robust Transfer Learning for Paper ECG Recognition
导读
RobECG-CL 是一种面向纸质心电图识别的秩感知对比学习框架，在 1% 标注设置下超过波形基础模型 ECG-FM。该方法在 CODE-II 与 EchoNext 合成压力测试中，于严重退化和少样本迁移场景下均优于对比学习基线，并在 312 例医院 37 类标签数据上取得最高 macro AUROC。
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