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基于脑电图的阿尔茨海默病分类的光谱、时域和空间信息平衡
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于transformer-based网络的新框架，用于从EEG信号中获取注意状态。该网络经过训练和验证，在两个公共数据集上表现出比现有模型更好的效果。该框架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。
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关键要点
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提出了一种基于transformer-based网络的新型框架
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该框架用于从EEG信号中获取注意状态
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优化了特征提取方法和频带
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在两个公共数据集上训练和验证
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表现出比现有模型更高的效果
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可应用于评估注意力缺陷多动障碍(ADHD)症状
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可用于驾驶评估中的警觉度
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