ECGWmark：心电信号深度水印框架

2026年10月20日，arXiv Computer Vision 刊出 Kuan-Yu Chen 等作者的报道，提出面向单导联心电信号的深度水印框架 ECGWmark。该框架用全卷积生成器在不量化信号的情况下嵌入载荷，并由冻结的心律失常分类器约束诊断预测不被改变。在 MIT-BIH 心律失常数据库上，时间偏移 10 至 50 个样本时比特准确率仍超 90%，编码层使 16-bit 载荷在干净片段上实现 99.86% 完整恢复。模型仅需 0.56M 参数，桌面 CPU 上每段约 15 ms。目前该事件仅有这一篇主报道，尚无后续跟进报道，上述性能数字与适用条件均来自该报道。

AI 根据报道生成 · 44 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。