BFHD：用于异构临床评估的双向特征协调分解方法

研究人员提出双向特征协调分解框架 BFHD，将测量维度的异构临床评估协调表述为双向可恢复性问题。该框架结合双向耦合转换与基于特征维度的输出门控机制，能在原始测量空间中识别可双向转换的测量指标并分离不可转换成分。合成数据与真实临床评估实验表明，BFHD 相比基线方法实现了更广泛的可行协调覆盖率与更优的子集稳定性。