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FEMBA: An Efficient and Scalable EEG Analysis Framework with Bidirectional Mamba-Based Model
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为FEMBA的自监督框架，旨在提高脑电图（EEG）分析在资源受限环境中的效率。FEMBA通过双向状态空间建模，实现了线性时间和内存复杂度的扩展，展现出良好的性能，具有广泛的临床和可穿戴应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种名为FEMBA的自监督框架，旨在提高脑电图（EEG）分析在资源受限环境中的效率。
- FEMBA通过双向状态空间建模，实现了线性时间和内存复杂度的扩展。
- FEMBA在多个任务上表现出竞争性性能，具有广泛的临床和可穿戴应用潜力。
- 准确和高效的脑电图分析对于长期监测中的癫痫和伪影检测至关重要。
- 传统的脑电图分析方法在资源受限环境中效率低下。
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