200만 시간의 뇌파 데이터로 학습된 세계 최초급 EEG 마스크드 확산 오토인코더
뇌파(EEG) 신호 복원, 노이즈 제거 및 채널 예측380Mapache-2.0
3.8억 개의 파라미터로 뇌파 신호의 노이즈 제거, 결측 채널 복원 및 고해상도 업샘플링을 수행하는 모델입니다.
핵심 역량
- 380M 파라미터 규모의 경량 모델
- EEG 채널 노이즈 제거(Denoising)
- 결측된 EEG 채널 복원(Reconstruction)
- 좌표 기반 신규 채널 신호 예측 및 업샘플링
- 소비자용 GPU 및 CPU 구동 지원
알아두면 좋은 것
- 200만 채널-시간(Channel-hours)의 방대한 EEG 데이터셋 학습
- MNE의 구형 스플라인 보간법(Spherical Spline Interpolation) 대비 높은 정확도 입증
- 연구용 목적으로만 제한(의료 진단 및 치료용 사용 불가)
- Apache-2.0 라이선스로 오픈소스 공개 및 GitHub 코드 제공
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