提出UMSH框架统一处理EEG与颅内EEG癫痫分类

Ramya Sundaram 等在 arXiv 提交论文，提出统一多模态信号协调（UMSH）框架，用于处理来自不同受试者和来源、采样率与记录条件各异的 EEG 与颅内 EEG 信号，完成多模态癫痫分类。 该框架使用条件生成对抗网络（cGAN）生成合成样本以平衡类别分布，并以 EEGNet-ViT（EEGNet 结合视觉 Transformer）作为特征提取与分类网络，提取局部判别模式和全局上下文信息。作者称实验结果显示该方法具有较好的分类效果。 以上信息基于论文摘要，具体数据集规模、比较基线和量化结果材料未说明。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。