DMAE-EEG: A Pretraining Framework for EEG Spatiotemporal Representation Learning

Electroencephalography (EEG) plays a crucial role in neuroscience research and clinical practice, but it remains limited by nonuniform data, noise, and difficulty in labeling. To address these challenges, we develop a pretraining framework named DMAE-EEG, a denoising masked autoencoder for mining ge...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:IEEE transaction on neural networks and learning systems Jg. 36; H. 10; S. 17664 - 17678
Hauptverfasser: Zhang, Yifan, Yu, Yang, Li, Hao, Wu, Anqi, Chen, Xin, Liu, Jinfang, Zeng, Ling-Li, Hu, Dewen
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: United States IEEE 01.10.2025
Schlagworte:
ISSN:2162-237X, 2162-2388, 2162-2388
Online-Zugang:Volltext
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