כתבה
arXiv cs.LG ·
RobustSeiz: מסגרת פתוחה לבדיקת עמידות מודלים לזיהוי התקפים
RobustSeiz: An Open-Source Framework for Benchmarking the Robustness of EEG Seizure Detection Models
RobustSeiz היא מסגרת פתוחה לבדיקת עמידות מודלים לזיהוי התקפים באמצעות EEG. היא מאפשרת הערכה סטנדרטית וניתנת לשחזור של מודלים לזיהוי התקפים תחת תנאים משתנים. המסגרת כוללת פייפליין Dockerized GPU, רישום ניסויים ומצבי הערכה מלאים וחלקיים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.04007v1 Announce Type: new Abstract: Despite strong performance on held-out electroencephalography (EEG) data, seizure detectors may fail under real-world acquisition variability, artifacts, and adversarial inputs. We introduce RobustSeiz, an open-source, model-agnostic framework that provides a standardized, reproducible protocol for stress-testing and comparing seizure detectors under controlled, clinically motivated distribution shifts before deployment. We standardize four public scalp-EEG corpora (CHB-MIT, TUSZ, Siena, and SeizeIT1) into BIDS-EEG trees and evaluate subject-independent detectors on held-out splits. Environment, noise, and adversarial transforms are swept over predefined hyperparameter grids. Each run reports sample- and event-level sensitivity, precision, F1
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית