論文の概要: Large Language Models for EEG: A Comprehensive Survey and Taxonomy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06353v1
• Date: Mon, 02 Jun 2025 18:58:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:10.221933
• Title: Large Language Models for EEG: A Comprehensive Survey and Taxonomy
• Title（参考訳）: 脳波のための大規模言語モデル:包括的調査と分類
• Authors: Naseem Babu, Jimson Mathew, A. P. Vinod,
• Abstract要約: 大言語モデル(LLM)と脳波(EEG)の研究は、ニューラルデコード、脳-コンピュータインターフェース(BCI)、感情コンピューティングにおける新たな方向性を可能にしている。 本調査は,脳波分析と応用にLLMを用いた最近の進歩の体系的レビューと構造的分類を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5803007109679212
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The growing convergence between Large Language Models (LLMs) and electroencephalography (EEG) research is enabling new directions in neural decoding, brain-computer interfaces (BCIs), and affective computing. This survey offers a systematic review and structured taxonomy of recent advancements that utilize LLMs for EEG-based analysis and applications. We organize the literature into four domains: (1) LLM-inspired foundation models for EEG representation learning, (2) EEG-to-language decoding, (3) cross-modal generation including image and 3D object synthesis, and (4) clinical applications and dataset management tools. The survey highlights how transformer-based architectures adapted through fine-tuning, few-shot, and zero-shot learning have enabled EEG-based models to perform complex tasks such as natural language generation, semantic interpretation, and diagnostic assistance. By offering a structured overview of modeling strategies, system designs, and application areas, this work serves as a foundational resource for future work to bridge natural language processing and neural signal analysis through language models.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLMs)と脳波(EEG)の研究の収束は、ニューラルデコード、脳-コンピュータインターフェース(BCIs)、感情コンピューティングにおける新たな方向性を可能にしている。 本調査は,脳波分析と応用にLLMを用いた最近の進歩の体系的レビューと構造的分類を提供する。 文献は,(1)脳波表現学習の基礎モデル,(2)脳波から言語への復号化,(3)画像と3Dオブジェクト合成を含むクロスモーダル生成,(4)臨床応用とデータセット管理ツールの4つの領域に分けられる。 この調査は、微調整、少数ショット、ゼロショット学習を通じてトランスフォーマーベースのアーキテクチャが、自然言語生成、セマンティック解釈、診断支援といった複雑なタスクをEEGベースのモデルで実行可能にする方法を強調している。 モデリング戦略、システム設計、アプリケーション領域の構造化された概要を提供することにより、この研究は、自然言語処理とニューラル信号解析を言語モデルを通してブリッジするための基礎的なリソースとして機能する。

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