ECG-InterpBench：利用同尺度稀疏自编码器评测 ECG 基础模型的可解释性

英文标题：ECG-InterpBench: Benchmarking the Interpretability of ECG Foundation Models with Matched-Scale Sparse Autoencoders

ECG-InterpBench 是一项用于评测心电图（ECG）基础模型可解释性的基准研究。现有 ECG 基础模型评测主要关注下游预测性能，但对模型内部表征能否被可靠分解、获得临床解释或被复现的评估有限。该工作提出采用与模型规模匹配的稀疏自编码器，为开发者和医疗 AI 研究者分析基础模型表征的可解释性提供新的评测方向。

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