使用 EEG 信号识别癫痫痉挛（ESES）相位：一种 Vision Transformer 方法
神经元与认知
2024-12-18 v1 计算工程、金融与科学
摘要
本工作引入了一种基于 EEG 信号使用 Vision Transformer (ViT) 检测癫痫痉挛（ESES）的新方法。经典的 ESES 检测方法通常采用手动处理或传统算法，存在样本量小、基于单通道分析以及泛化能力低的问题。相比之下，所提出的 ViT 模型通过使用注意力机制关注多通道 EEG 数据中的重要特征，克服了这些限制，从而有助于提高准确率和效率。该模型将 EEG 信号的频域表示（如频谱图）作为图像数据进行处理，以捕获信号中的长程依赖关系和复杂模式。该模型表现出高性能，准确率达到 97%，且无需密集的数据预处理，因此非常适合大规模的实时临床应用。该方法在诸如 ESES 等神经系统疾病的检测与分析的推进中代表了一项重要进展。
引用
@article{arxiv.2412.13028,
title = {Identification of Epileptic Spasms (ESES) Phases Using EEG Signals: A Vision Transformer Approach},
author = {Wei Gong and Yaru Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.13028},
year = {2024}
}