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自动癫痫发作检测对于癫痫诊断和治疗非常重要。用于癫痫检测的一种新兴方法，即立体电脑摄影（SEEG），可以提供详细的立体脑电波信息。但是，在临床场景中对SEEG进行建模将面临挑战，例如不同患者之间的巨大领域变化和不同大脑区域之间的急剧模式演变。在这项研究中，我们提出了一个基于P的基于P的模型，以解决这些挑战，以应对这些挑战。首先，我们设计了两个新型的自我监督任务，可以从丰富的Seeg数据中提取丰富的信息，同时保留从不同大脑区域记录的大脑信号之间的独特特征。然后提出了两种技术，通道背景减法和大脑区域增强，以有效解决域移位问题。广泛的实验表明，PPI在两个公共数据集和我们收集的一个现实世界中的临床数据集上的表现优于SOTA基准，这证明了PPI的有效性和实用性。最后，可视化分析说明了两种域概括技术的合理性。
PPI：患者的脑信号预读 -
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