MORGOTH脑电基础模型

17类脑电发现专家级解读

一个模型覆盖从癫痫到意识障碍的广泛脑电解读，跨48家机构保持专家级一致性，适合低资源与高负荷场景。

Herlopian, Aline S. · Ng, Marcus C. · Gamaleldin, Osman · Taraschenko, Olga D. · Yoo, Ji Yeoun · Jayagopal, Lakshman Arcot · Kaplan, Peter Wolfe · Olga, Selioutski · Nascimento, Fábio A. · Schmitt, Sarah E. · de Stefano, Pia · Castro-Lima, Humberto · Cervenka, Mackenzie C. · Gilmore, Emily Jean · Herman, Susan T. · Johnson, Emily L. · Muniz, Carlos F. · Benbadis, Selim R. · Nwankwo, Chinasa · Amorim, Edilberto · Tatum, William O. · 洪申达 · Kim, Jennifer A.

The Lancet Digital Health 2026

参数信息

AUC-ROC范围
0.86–0.98
癫痫发作及发作-发作间期-损伤连续体检测EUC
96.6 %
棘波检测EUC
100 %
外部验证事件级AUC下降
-1.21 %
外部验证EEG级AUC下降
-2.12 %
年龄敏感度
20.90 %

技术优势

各项分数都均衡

在全部17项脑电发现上均超过至少20%的专家，模型在这些任务间表现均衡而非偏科。

会处理缺失导联

中度导联丢失情况下性能保持稳健，鲁棒性优于对完整导联的依赖。

不同年龄波动更小

年龄敏感度20.90%低于SPaRCNet的30.90%，在各年龄段人群中可靠性更一致。

应用场景