EEGMamba

用 Mamba 高效建模脑电长序列，一个模型适配多种 EEG 任务。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 18 🐛 待处理 4 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 102
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源模型，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

EEGMamba 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队wjq-learning
GitHubhttps://github.com/wjq-learning/EEGMamba
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源模型，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型deep-learning,eeg,eeg-signals,foundation-models,mamba-state-space-models,pretrained-models
GitHub 星标★ 102
上线时间2025-04-09 00:00:00
代码更新2025-11-17
仓库体积414 KB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

EEGMamba 是一个基于 Mamba 架构的脑电信号（EEG）基础模型，发表于 Neural Networks 2025。它利用状态空间模型的高效序列建模能力，处理多通道、长时程的 EEG 数据，解决传统 Transformer 在长序列上计算复杂度高、难以捕捉全局依赖的问题。核心能力包括：预训练后可通过微调适配多种下游任务（如癫痫检测、睡眠分期、情绪识别等），支持跨被试、跨数据集的迁移学习，并提供了统一的特征提取框架。模型设计上采用线性复杂度的 Mamba 模块，在保持精度的同时显著降低推理成本，适合实时或资源受限的脑机接口场景。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 102

核心亮点

  • 线性复杂度处理长序列 EEG，比 Transformer 更高效，适合实时场景
  • 预训练+微调范式，跨任务迁移能力强，减少标注数据依赖
  • 开源代码和模型权重，便于复现和二次开发

不足之处

  • 项目处于早期（100 星），文档和社区支持尚不完善
  • 基础模型的通用性尚未经过大规模多数据集验证，泛化能力待观察

适用场景

  • 脑机接口中的实时 EEG 解码（如运动想象、P300）
  • 临床辅助诊断：癫痫发作检测、睡眠分期
  • 认知状态监测：情绪识别、注意力评估

替代项目

EEGNet、Braindecode、LaBraM

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