iMINDBench：颅内脑电多机构神经解码基准
原文标题：iMINDBench: iEEG Multi-Institution Neural Decoding Benchmark
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论文指出颅内脑电（iEEG）解码进展难以可靠衡量，因数据集任务或机构特定、预处理选择强烈影响性能。作者提出 iMINDBench，在三个自然观影数据集上以十五项解码任务评估模型，并定义标准化预处理轨道与固定评估划分。研究发现预训练系统在各自轨道内通常优于基线，但强频谱基线仍具竞争力，且跨被试或机构增加最多 25 倍监督数据仅带来小幅或任务相关增益。
- 问题
- 颅内脑电解码缺乏跨任务、跨机构的一致评测，预处理差异掩盖模型真实改进。
- 方法
- 提出 iMINDBench，在三个自然观影数据集上以十五项解码任务评测，定义标准化预处理轨道与固定评估划分。
- 结果
- 预训练系统在各自轨道内通常优于基线，但强频谱基线仍有竞争力；跨被试或机构增加最多 25 倍监督数据仅带来小幅或任务相关增益。
- 影响
- 为 iEEG 基础模型提供统一评测基准，提醒工程师先对齐预处理再谈模型提升，并重新评估数据规模扩张的收益。
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iMINDBench用15项任务3个数据集评测iEEG解码，强频谱基线仍具竞争力
- •提出iMINDBench，覆盖三个自然观影数据集与十五项解码任务
- •定义标准化预处理轨道与固定评估划分，减少预处理带来的性能混淆
- •预训练系统在各自轨道内通常优于基线，但强频谱基线跨机构仍具竞争力
- •跨被试或机构增加最多25倍监督数据，仅带来小幅或任务相关增益
为什么重要：为iEEG基础模型给出可复现的比较基准，并提示数据规模扩张收益有限，模型设计需更有效利用数据。
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