弱监督框架实现EEG细粒度伪影衰减

一项 arXiv 机器学习论文提出结合频率感知高维表示与多实例学习的框架，将分离出的 EEG 成分展开为频率分辨的子成分，在仅有 epoch 级标签、无需细粒度真值的情况下，为每个子成分学习伪影概率分数。该子成分分类器可支持细粒度 EMG 伪影检测与分数引导衰减。 在留出受试者上，对下颌紧绷的伪影相关频谱偏差降低最明显，抬眉效果中等，皱眉效果有限。该研究为概念验证，尚未报告细粒度真值的训练或独立验证结果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。