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PHASE 生理引导的颅内 EEG 基础模型
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AI 综述
PHASE 通过生理引导的掩码潜在预测，在 222 名参与者、9 个临床站点的异构颅内 EEG 上预训练。冻结 PHASE-T 在 Omni-iEEG 五项临床任务上超越所有对比基础模型最多 31%，微调后超越任务特定模型；PHASE-ST 进一步改善 seizure-onset-zone 识别，并在 BrainTreebank 上解码声音音量与音高。
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9月30日
- arXiv · Machine LearningPHASE：面向颅内脑电的生理引导分层基础模型
PHASE 通过生理引导的掩码潜在预测，在 222 名参与者、9 个临床站点的异构记录上预训练。冻结 PHASE-T 在 Omni-iEEG 五项临床任务上超越所有对比基础模型最多 31%，微调后超越任务特定模型；PHASE-ST 进一步改善 seizure-onset-zone 识别，并在 BrainTreebank 上解码声音音量与音高。
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