ФОКАЛЬ: Оптимальная оптимальная привязка языка и ОВГ к усовершенствованию модели волн
arXiv:2505.11939v3 Тип уведомления: заменить перекрестное резюме: электрокардиограммы (ЭКГ) являются важнейшими неинвазивными средствами диагностики сердечно-сосудистых заболеваний. Хотя последние методы мультимодального интерпретирования ЭКГ-отчета показали, что они дают многообещающие перспективы для толкования ЭКГ с нулевым исходом, в основном они основаны на глобальных представлениях и не отражают тонкозернистую связь между локальными волновыми пятнами и конкретными патологоанатомическими тегами. Это ограничение еще более усугубляется тем фактом, что почти 55% стандартных клинических отчетов (например, в MIMIC-ECG) не содержат четкого описания волновой формы. В настоящем документе мы предлагаем FOCAL - новую основу, которая обеспечивает точное и тонкое согласование между местными сегментами ECG и индивидуальными отчётными метками через оптимальный транспорт. Кроме того, поскольку тонкозернистые увязки на уровне тегов усугубляют ложную негативную проблему среди докладов с общими диагнозами, мы введем семаментальную матрицу сходства для определения контрастной цели и коррекции
