Bio-MF：低延迟 EEG 到 fNIRS 跨模态生成
原文标题：Bio-MF: Low-Latency and High-Fidelity EEG-to-fNIRS Cross-Modal Generation for Hybrid Motor-Imagery Brain--Computer Interfaces
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论文提出 Bio-MF，一种无潜变量的一步 MeanFlow 框架，用于 EEG 条件化 fNIRS 生成，支持混合运动想象脑机接口。方法直接做信号空间 x 预测并转为 MeanFlow 速度监督，单次网络评估完成推理。在 RTX PRO 6000 上单次生成仅 7.0 毫秒，较 1000 步 SCDM 加速 857 倍，同时提升下游解码准确率。
- 问题
- EEG 到 fNIRS 跨模态生成慢且依赖预训练，难以实时用于脑机接口。
- 方法
- 无潜变量一步 MeanFlow 框架，直接做信号空间预测并转为速度监督，单次网络评估完成推理。
- 结果
- RTX PRO 6000 上单次生成 7.0 毫秒，较 1000 步 SCDM 加速 857 倍，解码准确率提升最多 4.15 个百分点。
- 影响
- 混合运动想象 BCI 的实时部署门槛显著降低，可省去配对 fNIRS 采集。
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