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癫痫发作预测是治疗耐药性癫痫最常用的辅助策略之一。由于个体间差异，传统方法通常从同一患者身上收集训练和测试样本。然而，不同受试者之间的领域转移这一棘手问题仍未解决，导致临床转化率低。在本文中，提出了一种基于领域自适应 (DA) 的模型来解决这个问题。利用短时傅里叶变换 (STFT) 从原始脑电图数据中提取时频特征，并开发自动编码器将这些特征映射到高维空间。通过最小化嵌入空间中的域间距离，该模型学习了域不变信息，从而通过分布对齐提高了泛化能力。此外，为了增加其应用的可行性，本文模拟了临床采样情况下的数据分布，并在此条件下测试了模型，这是首次采用该评估策略的研究。在颅内和头皮EEG数据库上的实验结果表明，与以前的方法相比，该方法可以有效地最小化域间隙。
使用 STFT 和域自适应预测脑电信号中的癫痫发作
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