Effiziente Verarbeitung und Analyse von EEG-Signalen durch dynamische räumliche Aufmerksamkeit in Joint-Embedding-Vorhersage-Architekturen

Durch die Einführung einer neuartigen Kanal-basierten Blockmasking-Strategie und drei neuen Architekturen für die nachgelagerte Klassifizierung zeigt diese Studie das Potenzial von Joint-Embedding-Vorhersage-Architekturen (JEPAs) für die Repräsentation von EEG-Aufzeichnungen.