Towards Translational Sleep Staging: A Cross-Species Deep-Learning Model for Rodent and Human EEG
Cette étude démontre qu'un modèle d'apprentissage profond unique, entraîné sur des données de rongeurs et adapté par une montage électroencéphalographique inter-espèces, permet un étiquetage robuste du sommeil chez l'humain et le rat sans nécessiter de réentraînement, établissant ainsi un lien direct entre la recherche préclinique et les applications cliniques.