DARE-EEG: A Foundation Model for Mining Dual-Aligned Representation of EEG

En 3 lignesDARE-EEG est un modèle fondation auto-supervisé pour l'EEG qui apprend des représentations invariantes aux observations incomplètes via alignement dual (mask alignment + anchor alignment). Évalué sur plusieurs benchmarks EEG, il atteint l'état de l'art avec faible complexité paramétrique et meilleure portabilité cross-dataset.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain