Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Simple Review of EEG Foundation Models: Datasets, Advancements and Future Perspectives

論文の概要: A Simple Review of EEG Foundation Models: Datasets, Advancements and Future Perspectives

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20069v1
Date: Thu, 24 Apr 2025 14:14:17 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.557962
Title: A Simple Review of EEG Foundation Models: Datasets, Advancements and Future Perspectives
Title（参考訳）: 脳波基礎モデルの概要 : データセット, 進展, 今後の展望
Authors: Junhong Lai, Jiyu Wei, Lin Yao, Yueming Wang,
Abstract要約: 脳波基礎モデル(EEG-FM)の最近の発展に焦点をあてて EEG-FMは、EEGデータの処理と分析に大きな可能性を示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.377263838338411
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Electroencephalogram (EEG) signals play a crucial role in understanding brain activity and diagnosing neurological disorders. This review focuses on the recent development of EEG foundation models(EEG-FMs), which have shown great potential in processing and analyzing EEG data. We discuss various EEG-FMs, including their architectures, pre-training strategies, their pre-training and downstream datasets and other details. The review also highlights the challenges and future directions in this field, aiming to provide a comprehensive overview for researchers and practitioners interested in EEG analysis and related EEG-FMs.
Abstract（参考訳）: 脳波信号は脳活動の理解と神経疾患の診断において重要な役割を担っている。脳波基礎モデル(EEG-FM)の最近の発展に焦点が当てられ、脳波データの処理と分析に大きな可能性を示している。アーキテクチャや事前トレーニング戦略,事前トレーニングおよび下流データセットなど,さまざまなEEG-FMについて論じる。このレビューではまた、この分野における課題と今後の方向性を強調し、脳波分析や関連する脳波FMに関心のある研究者や実践者に対して、包括的な概要を提供することを目的としている。

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