预训练方法提升神经接口解码的样本效率
原文标题：Pretraining for Sample-Efficient Neural Interfaces
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研究提出MAPA，一种带解剖区域嵌入与相对位置编码的掩码自编码器，可从跨受试者的无标签iEEG记录中学习可迁移的神经表征。在Neuroprobe基准的三种场景下均达到最优，跨受试者场景仅需约164个标注试次即可达到无预训练时3500个试次的精度。
- 问题
- iEEG神经解码需为每个新受试者采集大量标注数据，跨受试者自监督预训练困难。
- 方法
- 提出MAPA掩码自编码器，加入解剖区域嵌入与相对位置编码，从跨受试者无标签iEEG学习可迁移表征。
- 结果
- 在Neuroprobe三个场景均达SOTA；跨受试者线性探针约164个标注试次即达无预训练3500试次精度。
- 影响
- 大幅降低新受试者BCI解码的标注成本，推动神经接口走向样本高效落地。
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MAPA用跨受试者无标签iEEG预训练，跨受试者解码仅需约164个标注试次即达无预训练3500试次精度。
- •MAPA是带解剖区域嵌入与相对位置编码的掩码自编码器，从跨受试者无标签iEEG学习可迁移表征。
- •在Neuroprobe基准的会话内、跨会话、跨受试者三种场景均达最优，且无需微调。
- •跨受试者场景下，MAPA特征上的线性探针约164个标注试次即达无预训练3500试次的精度。
- •方法针对iEEG电极放置与神经解剖的受试者间差异，这是自监督学习此前难以奏效的原因。
为什么重要：若成立，新受试者的BCI解码标注成本可降一个数量级，对临床神经接口落地有直接意义。
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