DREAMS：用于医疗和健康应用的深度学习模型训练的Python框架及模型卡报告
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了现有EEG数据分析框架对临床和开发者社区支持不足的问题。提出了一种针对EEG数据处理和模型训练的综合深度学习框架，同时通过模型卡提供结果报告，旨在推动透明和负责任的AI模型开发。研究的显著发现是，该框架能够为临床研究人员和开发者提供所需工具，以增强AI模型在EEG数据分析中的透明度和可追责性。
本文介绍了一种新框架，利用时间-频率补丁序列和注意力机制自动识别和定义人类睡眠的脑电图特性。在Sleep Heart Health Study数据集上，该方法取得了优异的F1得分和kappa值，并提供了良好的可解释性，展示了睡眠分期与特征提取的关系。
