CoMA-DiT：跨模态扩散Transformer脑状态解码
原文标题：Exploring Diffusion Transformers for Cross-Modal Augmentation in Multimodal Brain State Decoding
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研究者提出CoMA-DiT，一种双向跨模态扩散Transformer，将配对模态视为相互生成监督而非单纯融合输入。该方法通过跨模态注意力条件化速度预测，并用可靠性门控残差注入变化。在听觉注意解码与情绪识别任务上，准确率与宏F1分别较无增强基线提升4.28%和6.70%，优于20个代表性基线。
- 问题
- 多模态脑状态解码只做模态融合，未利用配对模态的对应关系扩充训练。
- 方法
- 提出双向跨模态扩散Transformer，把配对模态当作相互生成监督，用跨模态注意力条件化速度预测并经可靠性门控残差注入变化。
- 结果
- 听觉注意解码与情绪识别上，准确率与宏F1较无增强基线分别提升4.28%和6.70%，优于20个代表性基线。
- 影响
- 为脑机接口等小样本多模态任务提供用模态互监督做数据增强的新思路。
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