EEGBind：以脑电为中心的多模态绑定检测癫痫样放电
原文标题：EEGBind: Detecting Source-Level Interictal Epileptiform Discharges via EEG-Centric Multimodal Binding
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研究提出 EEGBind 框架，用于癫痫发作间期样放电（IED）的源级五分类。该方法以 EEG 为主模态，将同步视频上下文作为辅助证据绑定，避免过强多模态融合扰动源敏感表征。在 NeuroMM 2026 挑战赛 NMM-Source-IED 基准上取得 0.8395 加权 F1，优于强基线，代码已开源。
- 问题
- 癫痫样放电的源级五分类中，短 EEG 窗口证据微弱且多模态上下文不完美。
- 方法
- 以 EEG 为主模态，将同步视频上下文作为辅助证据绑定，并用视图一致性修复提升隐藏集鲁棒性。
- 结果
- NeuroMM 2026 NMM-Source-IED 基准加权 F1 0.8395，优于强基线。
- 影响
- 为术前评估类临床 AI 提供以 EEG 为中心、避免强融合破坏源敏感表征的多模态设计思路。
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