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Neonatal Hypoxic-ischaemic Encephalopathy Classification from the EEG and HRV Signals Using a Conformer based Masked Autoencoder
यह शोध पत्र MAEConformer को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण ढांचा (self-supervised learning framework) है, जो बड़े पैमाने पर अनलेबल EEG और HRV डेटा पर प्रीट्रेन करने के लिए Conformer आर्किटेक्चर को मास्क किए गए ऑटोएनकोडर (Masked Autoencoders) और मल्टी-रेज़ोल्यूशन स्पेक्ट्रल लॉस के साथ संयोजित करता है, जिससे नवजात हाइपोक्सिक-इस्केमिक एन्सेफैलोपैथी की गंभीरता को वर्गीकृत करने में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।