SPERA：球形先验脑电基础模型发布
原文标题：SPERA: Spherical Prior EEG Foundation Model with Geometry- and Frequency-Aware Latent Prediction
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研究者提出SPERA脑电基础模型，采用联合嵌入预测架构（JEPA）在潜空间进行预测，并引入勒让德多项式空间先验编码头皮电极几何。模型在约8万小时、29048名受试者的脑电数据上预训练，在九项下游任务上取得最高平均平衡准确率，展现出作为通用脑电分析骨干的潜力。
- 问题
- 脑电数据受试者、设备、电极布局差异大，通用脑电基础模型难建。
- 方法
- 用 JEPA 在潜空间预测，引入勒让德多项式空间先验编码头皮电极几何，并配分解式时空注意力与谱正则。
- 结果
- 在约 8 万小时、29048 名受试者、106 个数据集上预训练，九项下游任务平均平衡准确率最高。
- 影响
- 为临床、认知与 BCI 场景提供可复用的脑电骨干，减少每个任务从零训练的成本。
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