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BrainNet: 使用层次图扩散学习从 SEEG 中检测癫痫波
该研究提出了一种名为 BrainNet 的新型模型,通过联合学习动态扩散图和建模脑电波扩散模式的方式,有效地帮助抵抗 SEEG 数据中的标签失衡和严重噪声问题, 并超过了时间序列分析的最新一流基线模型,以探测实际的 SEEG 数据集中的癫痫
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a year ago
MBrain: 一个用于脑信号的多通道自监督学习框架
本文提出了 MBrain,一种用于自监督学习的框架,可以用于预训练 SEEG 或 EEG 数据,并在大规模现实世界数据上进行了癫痫检测实验,表明我们的模型优于现有的一些时间序列自监督和无监督模型,并具有在临床实践中被部署的能力。
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a year ago
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