/ Модель
Каталог

Характеристики

Лицензия
CC BY 4.0
Опубликована
2 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

cardiomamba-baselines-v2

Shanmuk4622
Обработка аудиоАудио → аудио

CardioMamba-Net восстанавливает сигнал ЭКГ по радиолокационным данным для бесконтактного мониторинга сердечной активности.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

CardioMamba-Net — набор чекпойнтов и результатов для восстановления ЭКГ по данным радара на наборе CR-RVS. Модель предназначена для бесконтактного мониторинга: она преобразует радиолокационный сигнал в сигнал ЭКГ.

В протоколе используются окна длительностью 8 секунд при частоте 128 Гц; обучение и проверка разделены по испытуемым, а тестовые окна не перекрываются. Базовые сравнения используют одноканальный вход dy и целевой сигнал ЭКГ, нормализованный в диапазон [0,1]. Репозиторий содержит веса PyTorch и опубликован по лицензии CC BY 4.0.

Сценарии применения

  • восстановление ЭКГ по сигналу радара
  • бесконтактный мониторинг сердечной активности
  • анализ восьмисекундных окон радиолокационных биосигналов

Ограничения

Оценка описана для датасета CR-RVS и протокола с одноканальным входом dy; качество в других условиях не установлено. Карточка сообщает о восстановлении сигнала, но не подтверждает пригодность модели для клинической диагностики.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

CardioMamba-Net — checkpoints and results

Radar-to-ECG reconstruction on the CR-RVS dataset. Produced by 03_baselines.ipynb and 04_cardiomamba_train.ipynb. Corpus: Shanmuk4622/cr-rvs-radar-ecg-processed-v2.

Layout

runs/<experiment>__<model>__f<fold>/
    best.pt                  weights at the best validation epoch
    state.pt                 full resumable state (model, optimiser, scheduler, scaler, RNG)
    summary.json             config + aggregated test metrics
    metrics_windows.parquet  per-window metrics on held-out subjects
    metrics_subjects.parquet per-subject HR / HRV / peak-detection scores
    preds_sample.npz         200 held-out reconstructions for qualitative figures
results/                     cross-run tables, including ours vs. the published numbers
figures/                     comparison and training-curve figures

Protocol

128 Hz, 1024-sample (8 s) windows. Splits by subject; test windows do not overlap. Normalisation statistics are per fold from training windows only. Baselines use the paper's single-channel input (dy), [0,1] ECG target, 5 levels, 64 base filters, plain MSE, Adam 5e-4. Canonical protocol ID: baseline-v3-subjectwise-5fold-dy-mse-target01. Non-canonical/quick summaries are excluded from all aggregate tables and from the reproduction gate.

Updated 2026-09-03 18:06 UTC.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Обработка «аудио → аудио» пока не поддерживается.

Ревизия весов
84bf3e7

0 моделей

    Создать бенчмарк