NeuroShield

NeuroShield：一种用于脑电图身份验证的设备无关基础模型已发布

研究人员开发了 NeuroShield，这是一种新颖的、用于脑电图身份验证的基础模型，克服了特定设备模型的局限性。该模型从具有可变通道布局和长度的脑电图记录中学习身份区分嵌入，解决了当前脑电图身份验证系统的碎片化问题。NeuroShield 在超过 15,000 名受试者的大型数据集上进行了预训练，并在转移到未见过的下游数据集时显著降低了等错误率，展示了其在不同记录设置下的可重用性和适应性。