标题：Self-supervised representation learning from 12-lead ECG data
作者：Temesgen Mehari, Nils Strodthoff
期刊：Computers in Biology and Medicine, 2022
DOI: 10.1016/j.compbiomed.2021.105114
关键词：自监督学习、对比学习、心电图（ECG）、时间序列分析、深度学习
12-lead ECG 是常见生物信号，但高质量标注数据稀缺，标注依赖专家，成本高，尤其对罕见病或睡眠相关心血管事件更难获取标签，然而，无标签 ECG 数据海量存在，因此利用自监督学习从大量无标签 ECG 中预训练模型，学习通用特征表示，再用于下游任务微调，提升性能与标签效率。
本文采用 xresnet1d50 作为主干网络，对比了不同的自监督学习方法。
# xresnet1d
https://timeseriesai.github.io/tsai/models.xresnet1d.html
# Instance Discrimination
# SimCLR
T. Chen, S. Kornblith, M. Norouzi, G. Hinton, A simple framework for contrastive learning of visual representations, in: International Conference on Machine Learning, 2020.
