論文の概要: Spatial-Functional awareness Transformer-based graph archetype contrastive learning for Decoding Visual Neural Representations from EEG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.24761v2
• Date: Thu, 09 Oct 2025 15:02:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-10 17:54:14.606283
• Title: Spatial-Functional awareness Transformer-based graph archetype contrastive learning for Decoding Visual Neural Representations from EEG
• Title（参考訳）: 脳波から視覚神経表現を復号するための空間空間空間認識変換器を用いたグラフアーチ型コントラスト学習
• Authors: Yueming Sun, Long Yang,
• Abstract要約: 本稿では,脳波に基づく視覚的デコーディングを強化するために,空間認識変換器を用いたグラフアーチタイプコントラスト学習(SFTG)フレームワークを提案する。 具体的には、空間的脳の接続性と時間的神経力学を同時に符号化する新しいグラフベースのニューラルアーキテクチャであるEEG Graph Transformer(EGT)を紹介する。 高い対象内変動を緩和するために,特徴の整合性とクラス分離性を改善するために,主観固有の脳波グラフアーチタイプを学習するグラフアーチタイプコントラスト学習(GAC)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.661246946935037
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Decoding visual neural representations from Electroencephalography (EEG) signals remains a formidable challenge due to their high-dimensional, noisy, and non-Euclidean nature. In this work, we propose a Spatial-Functional Awareness Transformer-based Graph Archetype Contrastive Learning (SFTG) framework to enhance EEG-based visual decoding. Specifically, we introduce the EEG Graph Transformer (EGT), a novel graph-based neural architecture that simultaneously encodes spatial brain connectivity and temporal neural dynamics. To mitigate high intra-subject variability, we propose Graph Archetype Contrastive Learning (GAC), which learns subject-specific EEG graph archetypes to improve feature consistency and class separability. Furthermore, we conduct comprehensive subject-dependent and subject-independent evaluations on the Things-EEG dataset, demonstrating that our approach significantly outperforms prior state-of-the-art EEG decoding methods.The results underscore the transformative potential of integrating graph-based learning with contrastive objectives to enhance EEG-based brain decoding, paving the way for more generalizable and robust neural representations.
• Abstract（参考訳）: 脳波(EEG)信号からの視覚神経表現の復号は、高次元、雑音、非ユークリッド的な性質のため、依然として困難な課題である。 本研究では,脳波に基づく視覚的デコーディングを強化するために,空間Functional Awareness Transformer-based Graph Archetype Contrastive Learning (SFTG) フレームワークを提案する。 具体的には、空間的脳の接続性と時間的神経力学を同時に符号化する新しいグラフベースのニューラルアーキテクチャであるEEG Graph Transformer(EGT)を紹介する。 高い対象内変動を緩和するために,特徴の整合性とクラス分離性を改善するために,主観固有の脳波グラフアーチタイプを学習するグラフアーチタイプコントラスト学習(GAC)を提案する。 さらに、我々は、モノ-EEGデータセットに対する包括的な主観的・主観的非依存的な評価を行い、我々のアプローチが従来の最先端の脳波復号法を著しく上回ることを示した。

関連論文リスト

• RAICL: Retrieval-Augmented In-Context Learning for Vision-Language-Model Based EEG Seizure Detection [12.189806103703887]
  本稿では,大規模な視覚言語モデル(VLM)を用いて脳波の波形プロットを解析することにより,従来の信号ベースデコーディングからパラダイムシフトを提案する。 本稿では,脳波信号の非定常性に対処するため,Retrieval-Augmented In-Context Learning (RAICL)アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-25T13:58:31Z)
• NeuroRVQ: Multi-Scale EEG Tokenization for Generative Large Brainwave Models [66.91449452840318]
  我々は、コードブックベースのトークン化装置を中心としたスケーラブルな大脳波モデル(LBM)であるNeuroRVQを紹介する。 我々のトークンライザは, (i) フル周波数のニューラルスペクトルを捕捉するマルチスケール特徴抽出モジュール, (ii) 高精細符号化のための階層的残留ベクトル量子化(RVQ)コードブック, (iii) 効率的なトレーニングのためのEEG信号位相および振幅認識損失関数を統合する。 実験の結果,NeuroRVQは再建誤差を低くし,様々な下流タスクにおいて既存のLBMよりも優れることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-15T01:26:52Z)
• Interpretable EEG-to-Image Generation with Semantic Prompts [6.712646807032639]
  本モデルでは,脳波信号とセマンティックキャプションをアライメントすることで,直接脳波画像生成をバイパスする。 トランスフォーマーベースの脳波エンコーダは、対照的な学習を通じて脳活動をこれらのキャプションにマッピングする。 このテキストによるフレームワークは、EEGCVPRデータセット上で最先端のビジュアルデコーディングをもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-09T17:18:06Z)
• Category-aware EEG image generation based on wavelet transform and contrast semantic loss [4.165508411354963]
  本稿では、離散ウェーブレット変換(DWT)とゲーティング機構を統合したトランスフォーマーベースのEEG信号エンコーダを提案する。 このエンコーダは,脳波信号から視覚刺激に関連する特徴を抽出するために用いられる。 事前学習した拡散モデルにより、これらの特徴は視覚刺激に再構成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-30T07:24:58Z)
• BrainOmni: A Brain Foundation Model for Unified EEG and MEG Signals [50.76802709706976]
  異種脳波とMEG記録を対象とする脳基礎モデルBrain Omniを提案する。 多様なデータソースを統一するために、脳の活動を離散表現に定量化する最初のトークンであるBrainTokenizerを紹介します。 EEGの合計1,997時間、MEGデータの656時間は、事前トレーニングのために公開されているソースからキュレーションされ、標準化されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-18T14:07:14Z)
• ViEEG: Hierarchical Visual Neural Representation for EEG Brain Decoding [18.51835182602402]
  ViEEGは神経系であり、我々はさらに、EEG-CLIPのアライメントアライメントに階層的コントラスト学習を採用し、ゼロショットオブジェクト認識を可能にする。 われわれのフレームワークは脳波脳波復号のための新しいパラダイムを定めている。 ViEEGは、視覚刺激を3つの生物学的に整列した構成要素、前景のオブジェクト、三次元脳波エンコーダのための文脈的なシーン保存アンカーに分解する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-18T13:19:08Z)
• CognitionCapturer: Decoding Visual Stimuli From Human EEG Signal With Multimodal Information [61.1904164368732]
  脳波信号の表現にマルチモーダルデータを完全に活用する統合フレームワークであるCognitionCapturerを提案する。 具体的には、CognitionCapturerは、各モダリティに対してモダリティエキスパートを訓練し、EEGモダリティからモダリティ情報を抽出する。 このフレームワークは生成モデルの微調整を一切必要とせず、より多くのモダリティを組み込むように拡張することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-13T16:27:54Z)
• CSLP-AE: A Contrastive Split-Latent Permutation Autoencoder Framework for Zero-Shot Electroencephalography Signal Conversion [49.1574468325115]
  脳波分析の鍵となる目的は、基礎となる神経活動(コンテンツ)を抽出し、個体の変動(スタイル)を考慮することである。 近年の音声変換技術の発展に触発されて,脳波変換を直接最適化するCSLP-AEフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-13T22:46:43Z)
• Learning Robust Deep Visual Representations from EEG Brain Recordings [13.768240137063428]
  本研究は,脳波に基づく深部表現の頑健な学習を行うための2段階の手法を提案する。 ディープラーニングアーキテクチャを用いて,3つのデータセットにまたがる特徴抽出パイプラインの一般化性を実証する。 本稿では,未知の画像を脳波空間に変換し,近似を用いて再構成する新しい枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-25T10:26:07Z)
• A Knowledge-Driven Cross-view Contrastive Learning for EEG Representation [48.85731427874065]
  本稿では,限られたラベルを持つ脳波から効果的な表現を抽出する知識駆動型クロスビューコントラスト学習フレームワーク(KDC2)を提案する。 KDC2法は脳波信号の頭皮と神経のビューを生成し、脳活動の内部および外部の表現をシミュレートする。 ニューラル情報整合性理論に基づく事前のニューラル知識をモデル化することにより、提案手法は不変かつ相補的なニューラル知識を抽出し、複合表現を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-21T08:53:51Z)
• Dynamic Graph Enhanced Contrastive Learning for Chest X-ray Report Generation [92.73584302508907]
  コントラスト学習を用いた医療レポート作成を支援するために,動的構造とノードを持つ知識グラフを提案する。 詳しくは、グラフの基本構造は一般知識から事前構築される。 各イメージ機能は、レポート生成のためにデコーダモジュールに入力する前に、独自の更新グラフに統合される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-18T03:53:43Z)
• Dynamic Graph Modeling of Simultaneous EEG and Eye-tracking Data for Reading Task Identification [79.41619843969347]
  我々は、脳波(EEG)と眼球運動(EM)データからヒトの読取意図を特定するための新しいアプローチAdaGTCNを提案する。 本稿では,AdaGTCN(Adaptive Graph Temporal Convolution Network)の手法として,Adaptive Graph Learning LayerとDeep Neighborhood Graph Convolution Layerを用いた。 このアプローチといくつかのベースラインを比較し、ZuCo 2.0データセットの6.29%の改善と広範なアブレーション実験を報告します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-21T18:19:49Z)
• GCNs-Net: A Graph Convolutional Neural Network Approach for Decoding Time-resolved EEG Motor Imagery Signals [8.19994663278877]
  グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)に基づく新しいディープラーニングフレームワークを提案し,生の脳波信号の復号性能を向上させる。 導入されたアプローチは、パーソナライズされた予測とグループ的な予測の両方に収束することが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-16T04:57:12Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。