Zentralisierte Token‑Aggregation verbessert Transformer bei medizinischen Zeitreihen
Ein neues arXiv‑Paper stellt CoTAR vor, ein zentralisiertes MLP‑Modul, das die dezentrale Attention von Transformers ersetzt und damit die Analyse medizinischer Zeitreihen (MedTS) wie EEG und ECG deutlich verbessert. Me…
- Ein neues arXiv‑Paper stellt CoTAR vor, ein zentralisiertes MLP‑Modul, das die dezentrale Attention von Transformers ersetzt und damit die Analyse medizinischer Zeitreih…
- MedTS‑Signale zeigen sowohl zeitliche Abhängigkeiten innerhalb einzelner Kanäle als auch kanalübergreifende Abhängigkeiten.
- Transformer greifen zwar gut auf die zeitlichen Muster ein, aber ihre dezentrale Attention ist nicht optimal für die zentralisierten Signale dieser Daten.
Ein neues arXiv‑Paper stellt CoTAR vor, ein zentralisiertes MLP‑Modul, das die dezentrale Attention von Transformers ersetzt und damit die Analyse medizinischer Zeitreihen (MedTS) wie EEG und ECG deutlich verbessert.
MedTS‑Signale zeigen sowohl zeitliche Abhängigkeiten innerhalb einzelner Kanäle als auch kanalübergreifende Abhängigkeiten. Transformer greifen zwar gut auf die zeitlichen Muster ein, aber ihre dezentrale Attention ist nicht optimal für die zentralisierten Signale dieser Daten.
CoTAR nutzt einen globalen Core‑Token, um Token‑Interaktionen zu bündeln und so die zentrale Aggregation zu erzwingen. Dadurch passt das Modell besser zur Natur der MedTS‑Signale und reduziert die Rechenkomplexität von quadratisch auf linear.
Experimente an fünf Benchmarks zeigen, dass CoTAR die Leistung deutlich steigert – bis zu 12,13 % Verbesserung auf dem APAVA‑Datensatz – und gleichzeitig effizienter arbeitet.
Der Ansatz eröffnet neue Perspektiven für die Verarbeitung medizinischer Zeitreihen und könnte die Genauigkeit von Diagnosen in der Praxis nachhaltig erhöhen.
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