多通道脑电拓扑特征搜索方法：在注意力缺陷多动障碍分类中的应用
近年来，利用脑电图（EEG）进行注意力缺陷多动障碍（ADHD）预诊断吸引了研究人员的关注。本文提出一种改进的拓扑数据分析方法，用于多通道 EEG 信号在 ADHD 中的应用。结果表明，该方法具有更高的精确度和鲁棒性。
本文提出了一种基于 transformer-based 网络的新型框架，用于从 EEG 信号中获取注意状态。该网络在两个公共数据集上取得了比现有模型更高的效果，可应用于评估注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 症状或驾驶评估中的警觉度。
