生理信号的深层潜变量建模
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本文探索运用深层潜变量模型解决与生理监测相关的高维问题，包括利用心电波形生成模型进行心脏疾病诊断、结合概率图模型和深度对抗学习的大脑信号建模方案以及生理测量和行为联合建模的框架。这些创新性计算方法的成功应用能够在生物学研究、临床诊断和新兴消费应用中实现生物标记发现的跨物种翻译，并为神经认知分析提供洞察力。
本文介绍了一种使用LSTM网络和协同过滤相结合的机器学习方法，能够利用常规收集的生理时间序列数据识别出患者之间共同的生理状态。该方法在ICU临床数据中测试表明，在脑损伤患者颅内高压检测方面取得了较好的结果，并且在学习生理信号的结构化潜在表示方面优于自编码器。这些发现表明该方法在改善临床护理实践方面具有巨大潜力。
