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Data Augmentation and Transfer Learning for Arrhythmia Classification Using Synthetic Electrocardiogram Generation
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内容提要
本研究探讨了利用生成模型合成心电图数据，以增强数据集和提升分类性能。尽管不同模型（如Time-VQVAE）能改善分类器性能，但仍不及仅用真实数据训练的分类器。
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关键要点
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本研究探讨了生成模型合成心电图数据的可能性，以增强数据集和改善分类性能。
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研究实施了Diffweave、Time-Diffusion和Time-VQVAE等不同生成模型。
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合成样本在合并数据集时能提高分类器性能，尤其是Time-VQVAE模型在微调时表现更佳。
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尽管生成模型能改善分类器性能，但仍不及仅用真实数据训练的分类器。
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