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不规则医疗时间序列中的序列与图像建模集成通过自监督学习
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内容提要
本研究提出了一种联合学习框架，旨在解决医疗时间序列中的不规则性和缺失问题。该框架结合序列与图像表征，并采用三种自监督学习策略，其分类性能优于七种先进模型。
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关键要点
- 本研究提出了一种联合学习框架，旨在解决医疗时间序列中的不规则性和缺失问题。
- 该框架结合序列与图像表征，提升了数据分析的效果。
- 研究设计了三种自监督学习策略，以增强序列和图像表征的融合效果。
- 研究结果显示，该方法在三组真实临床数据集上的分类性能优于七种先进模型。
- 该方法展现了更强的鲁棒性和适应性。
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