WAVELET2VEC: A Filter Bank Masked Autoencoder for EEG-Based Seizure Subtype Classification

Electroencephalogram (EEG) based seizure subtype classification plays an important role in clinical diagnostics. However, existing deep learning approaches face two challenges in such applications: 1) convolutional or recurrent neural network based models have difficulty learning long-term dependenc...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Proceedings of the ... IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (1998) s. 1 - 5
Hlavní autoři:	Peng, Ruimin, Zhao, Changming, Xu, Yifan, Jiang, Jun, Kuang, Guangtao, Shao, Jianbo, Wu, Dongrui
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 04.06.2023
Témata:	Brain modeling Deep learning EEG filter bank analysis Filter banks masked autoencoder seizure subtype classification Self-supervised learning Training data Transformers Wavelet transforms
ISSN:	2379-190X
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!