arXiv · cs.AI · Haram Kwon, Chaeeun Hwang, Seayul Choi, Sungho Jo · 10 小时前模型评分30
MURFormer：基于注意力的轻量多尺度不确定性引导 PPG 去噪框架
MURFormer: Attention-Based Lightweight Multi-Scale Uncertainty-Guided Refinement Framework for PPG Denoising
导读
研究者提出 MURFormer，一个通过噪声到干净信号映射实现光电容积脉搏波（PPG，Photoplethysmography）去噪的轻量多尺度不确定性引导框架，核心是新的多尺度注意力卷积融合（MACF，Multi-Scale Attention-Conv Fusion）模块，并对不可靠区域做两轮细化。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
应用领域：医疗与生命科学
事件类型：研究发布
证据摘录
- “This paper proposes MURFormer, a lightweight multi-scale uncertainty-guided refinement framework for PPG denoising through noisy-to-clean PPG mapping.”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org