論文の概要: REVE: A Foundation Model for EEG -- Adapting to Any Setup with Large-Scale Pretraining on 25,000 Subjects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.21585v1
• Date: Fri, 24 Oct 2025 15:52:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 09:00:15.527984
• Title: REVE: A Foundation Model for EEG -- Adapting to Any Setup with Large-Scale Pretraining on 25,000 Subjects
• Title（参考訳）: EEGの基礎モデルREVE - 25,000件の被験者に対する大規模事前トレーニングに適応する
• Authors: Yassine El Ouahidi, Jonathan Lys, Philipp Thölke, Nicolas Farrugia, Bastien Pasdeloup, Vincent Gripon, Karim Jerbi, Giulia Lioi,
• Abstract要約: REVE(Representation for EEG with Versatile Embeddings)は、様々な脳波信号にまたがる一般化を意図した事前訓練モデルである。 我々は25,000人の被験者にまたがる92のデータセットから6万時間以上の脳波データをプレトレーニングしました。 我々は、標準化された脳波研究を支援し、臨床神経科学の進歩を促進するためのコード、事前訓練された体重、チュートリアルをリリースする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.368295573908306
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Foundation models have transformed AI by reducing reliance on task-specific data through large-scale pretraining. While successful in language and vision, their adoption in EEG has lagged due to the heterogeneity of public datasets, which are collected under varying protocols, devices, and electrode configurations. Existing EEG foundation models struggle to generalize across these variations, often restricting pretraining to a single setup, resulting in suboptimal performance, in particular under linear probing. We present REVE (Representation for EEG with Versatile Embeddings), a pretrained model explicitly designed to generalize across diverse EEG signals. REVE introduces a novel 4D positional encoding scheme that enables it to process signals of arbitrary length and electrode arrangement. Using a masked autoencoding objective, we pretrain REVE on over 60,000 hours of EEG data from 92 datasets spanning 25,000 subjects, representing the largest EEG pretraining effort to date. REVE achieves state-of-the-art results on 10 downstream EEG tasks, including motor imagery classification, seizure detection, sleep staging, cognitive load estimation, and emotion recognition. With little to no fine-tuning, it demonstrates strong generalization, and nuanced spatio-temporal modeling. We release code, pretrained weights, and tutorials to support standardized EEG research and accelerate progress in clinical neuroscience.
• Abstract（参考訳）: ファンデーションモデルは、大規模な事前トレーニングを通じてタスク固有のデータへの依存を減らすことによって、AIを変革した。 言語とビジョンで成功したものの、パブリックデータセットの不均一性により、EEGへの採用が遅れている。 既存のEEGファンデーションモデルは、これらのバリエーションを一般化するのに苦労し、しばしば1つの設定に事前訓練を制限し、特に線形探索において、最適以下の性能をもたらす。 本稿では,多種多様な脳波信号を対象とした事前学習モデルであるREVE(Representation for EEG with Versatile Embeddings)を提案する。 REVEは、任意の長さと電極配置の信号を処理できる新しい4D位置符号化方式を導入した。 マスク付きオートエンコーディングの目的を用いて、25,000人の被験者にまたがる92のデータセットから6万時間以上の脳波データをプレトレーニングし、過去最大の脳波事前トレーニングの取り組みを表現した。 REVEは、運動像分類、発作検出、睡眠ステージング、認知負荷推定、感情認識を含む10の脳波タスクで最先端の結果を達成する。 微調整をほとんど行わずに、強い一般化とニュアンスな時空間モデリングを示す。 我々は、標準化された脳波研究を支援し、臨床神経科学の進歩を促進するためのコード、事前訓練された体重、チュートリアルをリリースする。

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