DiffEEG：自监督扩散模型用于EEG癫痫检测

Abdulkader Helwan 等作者提交预印本论文，提出 DiffEEG——一个 9.6M 参数的自监督扩散模型，用去噪扩散预训练和强化学习微调，应对 EEG 癫痫检测中标注稀缺和类别不平衡的问题。 模型在 TUHSZ 的 1.3M 个无标注片段上预训练，采用 1D U-Net 与多头自注意力。在 279 名患者的严格患者级评估中，二分类检测达到 81% 准确率和 85% 加权 F1；4 类癫痫亚型分类为 61% 准确率和 59% F1。上述指标来自论文报告，尚未经独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。