TriDim：结构保持的脑电解码可复用模块
原文标题：Beyond Flattened Tokens: Structure-Preserving EEG Decoding with Reusable TriDim Blocks
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论文提出 TriDim 可复用模块，保持表示形状并显式保留脑电的三个轴：通道、块内采样位置与跨记录块位置，分别对应空间、短期与长期时间信息，通过沿单轴前馈变换与跨轴注意力协调信息交换。堆叠该模块构建的 TriDimEEG 在八个数据集跨被试评估中于十五个模型中总体最佳，平均准确率相对提升 4.3%；替换三个脑电基础模型的 Transformer 块后下游准确率平均相对提升 7.4%，参数量减少 17% 至 47.3%。
- 问题
- 脑电解码中通道、局部波形与长程时间结构常被混为单一 token 序列，难以协调。
- 方法
- 提出 TriDim 可复用模块，保持表示形状并显式保留通道、块内采样位置、跨块位置三轴，沿单轴前馈加跨轴注意力交换信息。
- 结果
- 八个数据集跨被试评估中十五个模型总体最佳，平均准确率相对提升 4.3%；替换三个脑电基础模型 Transformer 块后下游准确率相对提升 7.4%，参数量减少 17% 至 47.3%。
- 影响
- 可直接作为即插即用模块替换现有脑电模型骨干，在更少参数下提升跨被试解码精度。
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TriDim 显式保留脑电的通道、块内采样位置、跨块位置三轴，替换 EEG 基础模型 Transformer 块后准确率相对提升 7.4%。
- •可复用模块保持表示形状，显式保留三轴：通道、块内采样位置、跨记录块位置
- •三轴分别对应空间、短期时间与长期时间信息，块内沿单轴前馈、跨轴注意力协调交换
- •堆叠 TriDim 与多级三轴读出构成 TriDimEEG 独立解码器
- •八个数据集严格跨被试评估（临床诊断、睡眠分期、运动想象、情绪识别）中，十五个模型里总体最佳，平均准确率相对提升 4.3%
- •替换三个 EEG 基础模型的 Transformer 块，下游准确率平均相对提升 7.4%，参数量减少 17% 至 47.3%
为什么重要：EEG 解码常把通道与时间结构压成单一 token 序列，这条给出「结构保持 + 可插拔替换」的方案，对脑电基础模型改造有直接可操作性。
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