Este artículo propone EEGDM, un novedoso método de aprendizaje autosupervisado basado en un modelo de difusión latente (LDM). Este método aborda las limitaciones de los métodos existentes de análisis de señales de electroencefalografía (EEG) basados en aprendizaje profundo, que presentan dificultades para aprender representaciones generalizables con un buen rendimiento en diversas tareas con datos de entrenamiento limitados. EEGDM utiliza la generación de señales de EEG como objetivo de aprendizaje autosupervisado e integra un codificador de EEG que transforma las señales de EEG y las mejoras de canal en una representación comprimida. El modelo de difusión actúa como información condicional que guía el proceso de generación de señales de EEG, proporcionando un espacio latente comprimido que facilita el control del proceso de generación y puede utilizarse en tareas posteriores. Los resultados experimentales demuestran que EEGDM logra una reconstrucción de señales de EEG de alta calidad, un aprendizaje robusto de la representación y un rendimiento competitivo en diversas tareas posteriores con un pequeño conjunto de datos de preentrenamiento, lo que destaca su generalización y practicidad.
