医学 AI

A spectral audit framework reveals task-dependent aperiodic reliance across EEG and ECG deep learning

频谱审计框架揭示EEG和ECG深度学习中任务依赖的非周期性依赖

Jasmeet Singh Bindra, Siddharth Panwar

机构 * Indian Knowledge Systems and Mental Health Applications (IKSMHA) Center, Indian Institute of Technology Mandi（印度理工学院曼迪分校印度知识体系与心理健康应用中心） ； School of Computing and Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Mandi（印度理工学院曼迪分校计算与电气工程学院） 纠错

专题命中 健康监测 ：pathology(abstract)；分类 cs.LG、eess.SP

AI总结 提出频谱审计框架，结合非周期/周期分解、相位保持傅里叶干预等，发现深度学习模型对非周期成分的依赖是任务依赖且架构通用的，在睡眠-觉醒分类中影响显著，临床异常检测中中等，运动想象中最小，并扩展到ECG。

Comments 25 pages, being prepared for submission to peer-reviewed journal

A 65 nm Trustworthy Hypoglycemia Forecasting Engine Achieving 11.3 nJ per Inference

一种65纳米可信赖的低血糖预测引擎，每次推理能耗11.3 nJ

Boyang Cheng, Jianbo Liu, Pengyu Ren, Xueji Zhao, Steven Davis, Likai Pei, Zephan M. Enciso, Kai Ni, Ningyuan Cao

专题命中 健康监测 ：medical AI(abstract)

AI总结 提出基于概率决策树的低血糖预测引擎，采用混合架构降低复杂度，在65 nm CMOS上实现11.3 nJ/推理和0.825的F1分数，对传感器噪声鲁棒性提升4.1-16.1倍。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers (TCAS-I)