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Integrating Sequence and Image Modeling in Irregular Medical Time Series Through Self-Supervised Learning

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。

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内容提要

本研究提出了一种联合学习框架，解决医疗时间序列中的不规则性和缺失问题。通过结合序列和图像表征，设计了三种自监督学习策略，提升了融合效果。结果表明，该方法在真实临床数据集上的分类性能优于七种先进模型，展现出更强的鲁棒性和适应性。

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