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时频图像融合预测rTMS抑郁症疗效
论文提出montage与blending两种融合技术，从EEG时频图像中提取更丰富特征，并用轻量CNN预测重复经颅磁刺激（rTMS）治疗抑郁症的效果。在分段级交叉验证下准确率高达99.90%，但改用严格按受试者划分的交叉验证后性能崩溃，几乎所有配置AUC落在0.31-0.54之间。研究揭示了此类医…
arXiv cs.LG31 天前
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论文提出montage与blending两种融合技术，从EEG时频图像中提取更丰富特征，并用轻量CNN预测重复经颅磁刺激（rTMS）治疗抑郁症的效果。在分段级交叉验证下准确率高达99.90%，但改用严格按受试者划分的交叉验证后性能崩溃，几乎所有配置AUC落在0.31-0.54之间。研究揭示了此类医…
论文提出XACT框架，在任意可逆时频变换系数上学习稀疏归因掩码，覆盖STFT、连续小波与离散小波变换，并将虚拟检查层扩展到小波域以支持LRP解释。在合成数据集上解释更精确、更少高亮伪特征，在两个真实数据集上产生稀疏结构化解释。