NeurDuo-EEG：带持久状态与显式记忆的长序列脑电基础模型
原文标题：NeurDuo-EEG: A Long-Sequence EEG Foundation Model with Persistent State and Explicit Memory
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多数脑电基础模型独立处理固定窗口，难以捕捉毫秒到小时级的长时程动态。论文提出 NeurDuo-EEG，一种带通道级持久记忆的因果 EEG 基础模型，引入多时间尺度记忆管理与学习式巩固、选择性检索。模型在 3955 小时、17 个公开数据集上预训练，在五项下游任务中四项最优，癫痫检测 AUC-PR 从 0.285 提升至 0.471，小模型仅 4.7M 参数。
- 问题
- 多数EEG基础模型独立处理固定窗口，抓不住毫秒到小时级的长时程动态。
- 方法
- 因果EEG基础模型，带通道级持久记忆、多时间尺度记忆管理与学习式巩固、选择性检索。
- 结果
- 3955小时17个数据集预训练，五项下游任务四项最优，癫痫检测AUC-PR从0.285升至0.471，小模型仅4.7M参数。
- 影响
- 长时程EEG监测可用固定状态流式推理，癫痫检测等场景精度大幅提升且部署成本低。
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