Exploring sex-related Biases in Deep Learning Models for Motor Imagery Brain-Computer Interfaces
Lo studio dimostra che, sebbene le prestazioni dei modelli di deep learning per le interfacce cervello-computer basate sull'immaginazione motoria varino tra i sessi, queste disparità siano attribuibili principalmente alla discriminabilità intrinseca dei segnali EEG e non a pregiudizi algoritmici, sottolineando al contempo l'importanza di analisi approfondite per garantire sistemi equi.