論文の概要: Foundation Models for Brain Signals: A Critical Review of Current Progress and Future Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.11783v1
- Date: Tue, 15 Jul 2025 22:52:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-17 19:00:11.176334
- Title: Foundation Models for Brain Signals: A Critical Review of Current Progress and Future Directions
- Title（参考訳）: 脳信号の基礎モデル : 最近の進歩と今後の方向性の批判的レビュー
- Authors: Gayal Kuruppu, Neeraj Wagh, Yogatheesan Varatharajah,
- Abstract要約: 自己監督型脳波エンコーダは汎用脳波基盤モデル(EEG-FM)への移行を引き起こしている
本研究は10個の脳波-FMを概説し,その方法論,経験的発見,および卓越した研究ギャップの批判的な合成について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.096453902709292
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Patterns of electrical brain activity recorded via electroencephalography (EEG) offer immense value for scientific and clinical investigations. The inability of supervised EEG encoders to learn robust EEG patterns and their over-reliance on expensive signal annotations have sparked a transition towards general-purpose self-supervised EEG encoders, i.e., EEG foundation models (EEG-FMs), for robust and scalable EEG feature extraction. However, the real-world readiness of early EEG-FMs and the rubric for long-term research progress remain unclear. A systematic and comprehensive review of first-generation EEG-FMs is therefore necessary to understand the current state-of-the-art and identify key directions for future EEG-FMs. To that end, this study reviews 10 early EEG-FMs and presents a critical synthesis of their methodology, empirical findings, and outstanding research gaps. We find that most EEG-FMs adopt a sequence-based modeling scheme that relies on transformer-based backbones and the reconstruction of masked sequences for self-supervision. However, model evaluations remain heterogeneous and largely limited, making it challenging to assess their practical off-the-shelf utility. In addition to adopting standardized and realistic evaluations, future work should demonstrate more substantial scaling effects and make principled and trustworthy choices throughout the EEG representation learning pipeline. We believe that developing benchmarks, software tools, technical methodologies, and applications in collaboration with domain experts may further advance the translational utility and real-world adoption of EEG-FMs.
- Abstract（参考訳）: 脳波(EEG)によって記録された脳活動のパターンは、科学的および臨床的研究に多大な価値をもたらす。
教師付きEEGエンコーダが、堅牢でスケーラブルなEEG特徴抽出のために、ロバストなEEGパターンを学習できないことや、高価な信号アノテーションへの依存が、汎用的な自己組織化EEGエンコーダ、すなわちEEG基盤モデル(EEG-FM)への移行を引き起こしている。
しかし、初期のEEG-FMの現実的準備性や長期研究の進展に対するルーリック性は未だ不明である。
したがって、第1世代のEEG-FMの体系的かつ包括的なレビューは、現在の最先端を理解し、将来のEEG-FMの鍵となる方向を特定する必要がある。
そこで本研究では,10個の脳波-FMを概説し,その方法論,経験的発見,および優れた研究ギャップの批判的な合成について述べる。
多くのEEG-FMは、トランスフォーマーベースのバックボーンと自己監督のためのマスク付きシーケンスの再構成に依存するシーケンスベースのモデリングスキームを採用している。
しかし、モデル評価は相変わらず、ほとんど限定的であり、実用的オフザシェルフの実用性を評価することは困難である。
標準化された現実的な評価を採用することに加えて、将来の作業はより実質的なスケーリング効果を示し、EEG表現学習パイプライン全体を通して原則的で信頼できる選択を行うべきです。
我々は、ベンチマーク、ソフトウェアツール、技術方法論、およびドメインの専門家とのコラボレーションによるアプリケーションの開発が、EEG-FMの翻訳ユーティリティと実際の採用をさらに進める可能性があると考えている。
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