論文の概要: WaveMind: Towards a Conversational EEG Foundation Model Aligned to Textual and Visual Modalities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.00032v1
• Date: Fri, 26 Sep 2025 06:21:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.113222
• Title: WaveMind: Towards a Conversational EEG Foundation Model Aligned to Textual and Visual Modalities
• Title（参考訳）: WaveMind: テキストと視覚のモダリティを考慮した会話型脳波基礎モデルを目指して
• Authors: Ziyi Zeng, Zhenyang Cai, Yixi Cai, Xidong Wang, Junying Chen, Rongsheng Wang, Yipeng Liu, Siqi Cai, Benyou Wang, Zhiguo Zhang, Haizhou Li,
• Abstract要約: 脳波信号は認知過程と固有の神経状態の両方を同時に符号化する。 我々は、EEG信号とその対応するモダリティを統一意味空間にマッピングし、一般化された解釈を実現する。 結果として得られたモデルは、柔軟でオープンな会話をサポートしながら、堅牢な分類精度を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.00677513249723
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Electroencephalography (EEG) interpretation using multimodal large language models (MLLMs) offers a novel approach for analyzing brain signals. However, the complex nature of brain activity introduces critical challenges: EEG signals simultaneously encode both cognitive processes and intrinsic neural states, creating a mismatch in EEG paired-data modality that hinders effective cross-modal representation learning. Through a pivot investigation, we uncover complementary relationships between these modalities. Leveraging this insight, we propose mapping EEG signals and their corresponding modalities into a unified semantic space to achieve generalized interpretation. To fully enable conversational capabilities, we further introduce WaveMind-Instruct-338k, the first cross-task EEG dataset for instruction tuning. The resulting model demonstrates robust classification accuracy while supporting flexible, open-ended conversations across four downstream tasks, thereby offering valuable insights for both neuroscience research and the development of general-purpose EEG models.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル大言語モデル(MLLM)を用いた脳波解析(EEG)は、脳信号を解析するための新しいアプローチを提供する。 脳波信号は認知過程と内在性神経状態の両方を同時に符号化し、効果的なクロスモーダル表現学習を妨げる脳波ペアデータモダリティのミスマッチを生成する。 ピボット調査を通じて、これらのモダリティ間の相補的な関係を明らかにする。 この知見を生かして、一般化された解釈を実現するために、脳波信号とその対応するモダリティを統一的な意味空間にマッピングすることを提案する。 対話機能を完全に実現するために,最初のクロスタスクEEGデータセットであるWaveMind-Instruct-338kを導入する。 得られたモデルは、4つの下流タスクにわたる柔軟なオープンエンド会話をサポートしながら、堅牢な分類精度を示し、神経科学研究と汎用脳波モデルの開発に有用な洞察を提供する。

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