Bài báo này đề xuất TolerantECG, một mô hình cơ sở có khả năng chịu nhiễu, sẵn sàng vận hành, giải quyết các vấn đề về nhiễu và thiếu tín hiệu điện tâm đồ (ECG). Kết hợp các khuôn khổ học tương phản và học tự giám sát, TolerantECG học các biểu diễn tín hiệu ECG, các mô tả văn bản dựa trên truy xuất tri thức tương ứng, và các tín hiệu bị hỏng hoặc mất tín hiệu. Kết quả thử nghiệm cho thấy hiệu suất tuyệt vời trên nhiều điều kiện và cấp độ tín hiệu ECG khác nhau trên tập dữ liệu PTB-XL và cơ sở dữ liệu loạn nhịp tim MIT-BIH.
