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脑电图基础模型在临床解码任务中表现出有限的鲁棒性

一项新的研究论文评估了六个脑电图基础模型在各种临床解码任务和数据集上的鲁棒性和可迁移性。研究发现，这些模型的性能对评估单元、数据集变化以及所用比较模型的强度高度敏感。在一些情况下，随机初始化的编码器在临床解码任务上的表现优于预训练的基础模型，尤其是在与痴呆症和阿尔茨海默病诊断相关的任务中。该研究强调了在评估脑电图基础模型的临床效用时，严格的压力测试和目标阴性对照的至关重要性。