Adaptive Segmentierung von EEG verbessert maschinelles Lernen bei Anfallsdiagnose
Die Analyse von EEG‑Signalen für maschinelles Lernen erfordert die Aufteilung der kontinuierlichen Daten in handhabbare Segmente. Traditionell werden dafür feste Zeitfenster verwendet, die jedoch die dynamische Natur der Hirnaktivität nicht widerspiegeln. In einer neuen Studie wurde untersucht, ob adaptive Segmentierungsmethoden die Leistungsfähigkeit von ML‑Modellen steigern können.
