ReCoGen

新框架ReCoGen可根据多模态条件生成时间序列数据

研究人员开发了ReCoGen，一个新颖的两阶段框架，旨在生成连续的生理时间序列数据，尤其是在面临缺失或不规则采样信息时。第一阶段涉及训练特定模态的掩码自编码器，将各种数据类型提炼成紧凑的、对缺失不敏感的令牌序列。第二阶段利用一个流匹配生成器，将这些令牌与静态条件融合以合成目标信号。ReCoGen在包括MIMIC-III和MIMIC-IV在内的多个基准测试中表现出色，优于现有的条件生成器，并实现了与真实世界数据相当的效用。