論文の概要: A Simple Review of EEG Foundation Models: Datasets, Advancements and Future Perspectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20069v2
• Date: Sun, 21 Sep 2025 08:08:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 14:36:45.004885
• Title: A Simple Review of EEG Foundation Models: Datasets, Advancements and Future Perspectives
• Title（参考訳）: 脳波基礎モデルの概要 : データセット, 進展, 今後の展望
• Authors: Junhong Lai, Jiyu Wei, Lin Yao, Yueming Wang,
• Abstract要約: 脳波モデル(EEG-FM)の最新動向を振り返って EEG-FMは、EEGデータを処理し分析する大きな可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.769181150967416
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Electroencephalogram (EEG) signals play a crucial role in understanding brain activity and diagnosing neurological diseases. Because supervised EEG encoders are unable to learn robust EEG patterns and rely too heavily on expensive signal annotation, research has turned to general-purpose self-supervised EEG encoders, known as EEG-based models (EEG-FMs), to achieve robust and scalable EEG feature extraction. However, the readiness of early EEG-FMs for practical applications and the standards for long-term research progress remain unclear. Therefore, a systematic and comprehensive review of first-generation EEG-FMs is necessary to understand their current state-of-the-art and identify key directions for future EEG-FMs. To this end, this study reviews 14 early EEG-FMs and provides a critical comprehensive analysis of their methodologies, empirical findings, and unaddressed research gaps. This review focuses on the latest developments in EEG-based models (EEG-FMs), which have shown great potential for processing and analyzing EEG data. We discuss various EEG-FMs, including their architectures, pretraining strategies, pretraining and downstream datasets, and other details. This review also highlights challenges and future directions in the field, aiming to provide a comprehensive overview for researchers and practitioners interested in EEG analysis and related EEG-FM.
• Abstract（参考訳）: 脳波信号は脳活動の理解と神経疾患の診断において重要な役割を担っている。 教師付きEEGエンコーダは、堅牢でスケーラブルなEEG特徴抽出を実現するために、ロバストなEEGパターンを学べず、高価な信号アノテーションに大きく依存することができないため、EEGベースモデル(EEG-FMs)として知られる汎用的なセルフ教師型EEGエンコーダに転換した。 しかし、初期のEEG-FMの実用化への準備と長期研究の進展の基準は未だ不明である。 そのため,第1世代のEEG-FMの体系的,包括的レビューは,その現状を理解し,今後のEEG-FMの鍵となる方向を特定するために必要である。 この目的のために、本研究では、14の初期の脳波-FMをレビューし、それらの方法論、経験的発見、未適応研究のギャップを包括的に分析する。 本稿では,脳波モデル(EEG-FMs)の最近の発展に焦点をあて,脳波データの処理・解析に大きな可能性を示している。 アーキテクチャ、事前学習戦略、事前学習および下流データセットなど、さまざまなEEG-FMについて論じる。 このレビューではまた、脳波分析および関連する脳波-FMに関心のある研究者や実践者に対する総合的な概要を提供することを目的として、この分野における課題と今後の方向性を強調している。

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