该工作提出 BenchECG——一个整合八个公开心电数据集、421,171 名患者、1,674,704 条记录与十项任务（分类、分割、检测、回归、生存分析）的标准化基准，并据此评测 ST-MEM、ECG-JEPA、ECGFounder 等公开基础模型；同时提出基于 xLSTM 双向架构、用 SimDINOv2 自监督预训练的 xECG，其在 BenchECG 上取得最高综合得分 0.868±0.0030（微调平均排名 1.50、线性探测平均排名 1.20），是唯一在所有数据集与任务类型上均表现强劲的公开模型，并在长时程任务（睡眠呼吸暂停 AUROC 0.932±0.014、MIT-BIH 心律失常 F1 0.677±0.025）与计
该工作提出 BenchECG——一个整合八个公开心电数据集、421,171 名患者、1,674,704 条记录与十项任务（分类、分割、检测、回归、生存分析）的标准化基准，并据此评测 ST-MEM、ECG-JEPA、ECGFounder 等公开基础模型；同时提出基于 xLSTM 双向架构、用 SimDINOv2 自监督预训练的 xECG，其在 BenchECG 上取得最高综合得分 0.868±0.0030（微调平均排名 1.50、线性探测平均排名 1.20），是唯一在所有数据集与任务类型上均表现强劲的公开模型，并在长时程任务（睡眠呼吸暂停 AUROC 0.932±0.014、MIT-BIH 心律失常 F1 0.677±0.025）与计