低成本 EEG，实用洞察：面向癫痫患者分层的开放数据集与评估框架
信号处理
2025-11-05 v1 机器学习
摘要
临床多通道 EEG 在许多地区仍受限于获取。我们提出 NEUROSKY-EPI，这是首个面向癫痫的单通道消费级 EEG 开放数据集，采集于南亚地区临床环境，并包含丰富的上下文元数据。为探索其实用性，我们引入 EmbedCluster—a 基于 EEGNet 在临床数据上训练的表征迁移并通过上下文自编码器嵌入丰富化，随后基于 EEG 图案对患者进行无监督聚类的患者分层流程。结果表明，低成本、单通道数据可支持有意义的分层。除算法性能外，我们强调人类中心的关注点，如资源受限环境下的可部署性、非专业人员的可解释性，以及隐私、包容性和偏见的 safeguards。通过发布数据集和代码，我们旨在催化健康技术、人机交互和机器学习之间跨学科的研究，推动低成本、可操作的基于 EEG 的癫痫护理目标的实现。
关键词
引用
@article{arxiv.2511.01879,
title = {Affordable EEG, Actionable Insights: An Open Dataset and Evaluation Framework for Epilepsy Patient Stratification},
author = {HM Shadman Tabib and Md. Hasnaen Adil and Ayesha Rahman and Ahmmad Nur Swapnil and Maoyejatun Hasana and Ahmed Hossain Chowdhury and A. B. M. Alim Al Islam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.01879},
year = {2025}
}