論文の概要: Multimodal Brain-Computer Interfaces: AI-powered Decoding Methodologies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02830v1
- Date: Wed, 05 Feb 2025 02:14:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-06 14:26:32.012369
- Title: Multimodal Brain-Computer Interfaces: AI-powered Decoding Methodologies
- Title（参考訳）: マルチモーダル脳-コンピュータインタフェース:AIを利用したデコード手法
- Authors: Siyang Li, Hongbin Wang, Xiaoqing Chen, Dongrui Wu,
- Abstract要約: 本稿では,マルチモーダルBCIを実現するコアデコードアルゴリズムについて述べる。
我々は,古典的マルチモーダリティ融合に加えて,クロスモーダリティマッピング,シーケンシャルモデリングのアルゴリズム的進歩を強調した。
視覚、音声、情緒的復号に関する現在のBCI応用の文献は包括的に調査されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.599095979583414
- License:
- Abstract: Brain-computer interfaces (BCIs) enable direct communication between the brain and external devices. This review highlights the core decoding algorithms that enable multimodal BCIs, including a dissection of the elements, a unified view of diversified approaches, and a comprehensive analysis of the present state of the field. We emphasize algorithmic advancements in cross-modality mapping, sequential modeling, besides classic multi-modality fusion, illustrating how these novel AI approaches enhance decoding of brain data. The current literature of BCI applications on visual, speech, and affective decoding are comprehensively explored. Looking forward, we draw attention on the impact of emerging architectures like multimodal Transformers, and discuss challenges such as brain data heterogeneity and common errors. This review also serves as a bridge in this interdisciplinary field for experts with neuroscience background and experts that study AI, aiming to provide a comprehensive understanding for AI-powered multimodal BCIs.
- Abstract（参考訳）: 脳コンピュータインタフェース(BCI)は、脳と外部デバイス間の直接通信を可能にする。
本総説では, 要素の分解, 多様化されたアプローチの統一的視点, 分野の現状の包括的分析など, マルチモーダルなBCIを実現するためのコアデコーディングアルゴリズムについて述べる。
我々は、古典的なマルチモダリティ融合に加えて、クロスモダリティマッピング、シーケンシャルモデリングのアルゴリズム的進歩を強調し、これらの新しいAIアプローチが脳データの復号化をいかに促進するかを説明する。
視覚、音声、情緒的復号に関する現在のBCI応用の文献は包括的に調査されている。
今後、マルチモーダルトランスフォーマーのような新しいアーキテクチャの影響に注目し、脳データの不均一性や一般的なエラーといった課題について議論する。
このレビューは、神経科学のバックグラウンドを持つ専門家とAIを研究する専門家のための、この学際的な分野の橋渡しとしても機能し、AIを利用したマルチモーダルBCIに対する包括的な理解を提供することを目的としている。
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