成果一：DERI: Cross-Modal ECG Representation Learning with Deep ECG-Report Interaction

论文第一作者为2022级硕士研究生陈健，通讯作者为人工智能研究院胡希平教授和王伟教授。该工作提出了一种融合心电图（ECG）与临床报告的跨模态自监督学习框架 DERI。通过多重对齐与特征重建机制，使ECG表征融合了更多临床语义信息。此外，还设计了基于掩码建模的RME模块，并拓展至报告生成任务，可有效评估表征质量并展现一定临床应用潜力。

成果二：ECG2TOK: ECG Pre-Training with Self-Distillation Semantic Tokenizers

论文第一作者为2023级博士研究生袁小艳，通讯作者为王伟教授。该工作提出了一个基于语义标记器的ECG自监督预训练框架 ECG2TOK，用于生成语义丰富的离散标签。该标记器通过自蒸馏提取语义嵌入，并进行在线聚类生成训练目标。结合掩码策略和标签预测任务，ECG2TOK在六项下游任务中均展现出显著性能提升，尤其在低资源场景中效果突出。

据悉，IJCAI（International Joint Conference on Artificial Intelligence，国际人工智能联合会议）是人工智能领域历史最悠久、影响力最广泛的顶级学术会议之一，代表着全球AI研究的前沿成果。在中国计算机学会（CCF）的国际学术会议排名中，IJCAI被列为A类会议。