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HFO Spkhfo
專為神經信號中高頻振盪（HFOs）分類設計的機器學習模型，用於癲癇和腦功能研究。
下載量 24
發布時間 : 1/24/2025
模型概述
本模型包含偽跡檢測、spkHFO檢測和eHFO檢測三個子模型，旨在幫助研究人員和臨床醫生高效分析HFOs。
模型特點
全流程分類管道
涵蓋偽跡去除、spkHFO檢測和eHFO檢測，簡化HFO分析工作流。
前沿模型架構
採用先進深度學習技術構建，確保高準確性與魯棒性。
易用API接口
可通過Hugging Face的transformers庫直接加載模型，無縫集成至研究流程。
模型能力
偽跡檢測
spkHFO檢測
eHFO檢測
使用案例
醫療研究
癲癇研究
通過檢測HFOs輔助癲癇病灶定位和病情分析。
腦功能研究
利用HFOs分析大腦功能活動和神經信號特徵。
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