MontageFlow：物理有效的高保真 EEG 生成模型
原文标题：MontageFlow: Physically Valid High Fidelity EEG Generation
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论文指出当前 EEG 生成模型普遍违反各通道间的线性恒等关系（每通道为两电极电压差），这一缺陷此前未被察觉。作者提出 MontageFlow，一种流匹配模型，通过将输出限制在满足这些恒等关系的信号空间内来保证物理有效性，并以生理状态向量为条件避免过度平滑。在 3 个大规模基准上，TS-FID 较最接近的对手提升 1.6-3.6 倍。
- 问题
- 现有 EEG 生成模型违反通道间线性恒等关系，生成信号物理上不成立。
- 方法
- 流匹配模型 MontageFlow，将输出限制在满足电极差恒等关系的信号空间，并以生理状态向量为条件。
- 结果
- 3 个大规模基准上 TS-FID 较最接近对手提升 1.6-3.6 倍，同时保证物理有效性。
- 影响
- 医疗 EEG 数据增强与隐私场景可直接受益，生成数据不再因违反物理约束而不可用。
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MontageFlow 指出 EEG 生成模型普遍违反通道线性恒等关系，TS-FID 提升 1.6-3.6 倍。
- •EEG 每通道记录两电极电压差，真实记录满足通道间精确线性恒等关系
- •现有生成器普遍违反这些恒等关系，此前未被察觉，高保真指标掩盖了这一失效
- •MontageFlow 用流匹配把输出限制在满足恒等关系的信号空间内，保证物理有效性
- •以整段 EEG 窗口编码的生理状态向量为条件，避免过度平滑抹掉特征
- •3 个大规模基准上 TS-FID 较最接近对手提升 1.6-3.6 倍，且有效性同时改善保真度
为什么重要：对用生成数据缓解临床 EEG 稀缺的研究，物理约束不只是合规问题，还直接决定生成质量，可能推翻此前基于失真指标的结论。
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