כתבה
arXiv cs.AI ·
PHASE: רכיבת רפואית-מודרנית למודלי יסוד של EEG
PHASE: A Physiology-Guided Hierarchical Foundation Model for Intracranial EEG
מודל רפואי-מודרני של EEG המונחה על ידי תכונות פיזיולוגיות. המודל, PHASE, משתמש בשיטה של רכיבה טמפורלית וספציאל-טמפורלית כדי ללמוד תכונות פיזיולוגיות. PHASE נלמד על תצלומי EEG שונים והוכיח יכולת גבוהה לזהות זיהום-מקור של סיבוך, ולקבוע כי PHASE הוא המודל הטוב ביותר בכל התחומים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.36087v2 Announce Type: replace-cross 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 pred
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית