LEAD：用于基于 EEG 的阿尔茨海默病检测的大型基础模型

基于摘要分析。该研究针对基于 EEG 的阿尔茨海默病（AD）检测中数据规模不足与被试间差异较大的问题，整理 EEG-AD 语料，并提出 LEAD 基础模型，将自监督对比预训练、通道对齐的多数据集微调和被试级检测整合为完整流程。其主要研究对象是 AD 检测，而非 BCI 指令解码。 数据与训练：作者报告整理的 EEG-AD 语料包含 813 名被试，并称其为据作者所知规模最大的 EEG-AD 数据集；这一规模比较尚未独立核验。模型在 11 个 EEG 数据集上预训练，其中 4 个为 AD 数据集、7 个为非 AD 数据集，再在 5 个通道对齐的 AD 数据集上联合微调。预训练同时采用样本级与被试级对比学习，目标是提取通用 EEG 特征；骨干编码器引入时间与通道嵌入，以表征时间和空间维度。具体对比样本构造、损失形式、模型规模及通道对齐实现尚未验证。 评估与结果：摘要说明采用被试独立评估，并通过多数投票形成被试级检测结果。作者报告，相较其所称的现有最先进方法，样本级 F1 最高提升 9.86%，被试级 F1 最高提升 9.31%。摘要未明确这两个提升值属于相对百分比还是百分点，也未给出对应数据集、划分、基线及绝对 F1，因此不能据此直接比较不同协议下的性能。作者认为结果支持被试级对比预训练与通道对齐的联合微调缓解被试间差异，但其各自贡献仍需核对全文中的消融与统计结果。 复现核对：摘要提供匿名源码地址，但代码内容与可运行性尚未验证。应进一步核对各数据集在预训练、微调和评估中的被试划分及重叠情况、预处理与通道映射、被试级多数投票规则，以及各数据集分别报告的结果。实验协议、消融及统计信息尚未验证；现有材料不足以确认跨数据集泛化或临床诊断效用。