יום ראשון, 4 באוקטובר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.LG ·

PHASE: דגם הסתברותי הנחשב בהתאם לפיזיולוגיה למודלי הבסיס של EEG תוך-קרני

PHASE: A Physiology-Guided Hierarchical Foundation Model for Intracranial EEG
דגם הסתברותי הנחשב בהתאם לפיזיולוגיה למודלי הבסיס של EEG תוך-קרני. PHASE, דגם הסתברותי הנחשב בהתאם לפיזיולוגיה, משפר את תפעולי המודלים הקיימים. PHASE-ST, דגם הסתברותי הנחשב בהתאם לפיזיולוגיה, משפר את תפעולי המודלים הקיימים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.36087v1 Announce Type: new Abstract: Clinicians and neuroscientists have long analyzed intracranial electroencephalography (iEEG) through directly measurable physiological characteristics, which carry much of the information that downstream tasks depend on. Recent iEEG foundation models learn by reconstructing or predicting their inputs, which leaves the retention of these characteristics implicit. They are also evaluated mainly on cognitive decoding and a narrow clinical task, i.e., seizure detection. On a broad, clinically relevant benchmark such as Omni-iEEG, they remain below task-specific models when used frozen. We introduce PHASE, a physiology-guided foundation model that makes these characteristics explicit learning targets, pairing them with masked latent prediction in
קרא במקור המקורי