基于知识数据融合的无源半监督领域适应用于癫痫亚型分类

本研究解决了在无源半监督领域适应（SF-SSDA）中有效融合原始脑电图（EEG）数据与专家知识，以及对齐源领域和目标领域分布的挑战。提出的KDF-MutualSHOT方法通过互学机制和基于一致性的伪标签选择策略，显著提高了癫痫亚型分类的准确性，超越了其他监督和无源领域适应方法。