Electroencephalographic (EEG)

新的图Transformer模型用于脑电图动力学和诊断解释

研究人员开发了一种新颖的空间多专家图Transformer，用于分析脑电图（EEG）数据。该模型将EEG记录表示为动态功能连接图序列，使用加权相位滞后指数（wPLI）来估计时间分辨连接性。该架构采用具有门控机制的多专家Transformer，以自适应地融合专家输出，从而提高异常预测和子类型感知推理能力。在TUAB数据集上的实验表明，该方法在检测异常EEG方面取得了有竞争力的性能，并提供了更具可解释性的时空分析。