NOMAD-EEG：原生全蒙太奇自适应扩散模型

NOMAD-EEG是一种12.0 M参数的扩散式EEG基础模型，通过电极3D头皮位置识别电极，并沿时间使用无分块的状态空间层。模型在147 h未标注EEG上预训练后，于1至64个电极的十个数据集上用冻结线性探针评估，在多项癫痫检测、事件分类、诊断和运动想象任务中超过七个对比基础模型。