Mg$^{2+}$

新的MINN方法可从低标签数据中通过心电图推断电解质

研究人员开发了一种新颖的基于流形感知的神经网络（MINN），即使在标记样本有限的情况下，也能从心电图（ECG）数据中推断电解质水平。与传统的物理信息神经网络不同，MINN利用了从学习到的潜在空间图中导出的流形算子残差，使其能够处理显式物理算子未知的问题。在使用MIMIC-IV-ECG数据集的评估中，MINN在钾、钙和镁水平的分类方面表现出色，钾的Macro-F1得分达到0.61，并且仅使用1%的标记数据就能显示出显著的收益。