論文の概要: LuMamba: Latent Unified Mamba for Electrode Topology-Invariant and Efficient EEG Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.19100v1
• Date: Thu, 19 Mar 2026 16:26:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-20 17:19:06.264585
• Title: LuMamba: Latent Unified Mamba for Electrode Topology-Invariant and Efficient EEG Modeling
• Title（参考訳）: LuMamba: 電極トポロジー不変かつ効率的な脳波モデリングのための潜在統一マンバ
• Authors: Danaé Broustail, Anna Tegon, Thorir Mar Ingolfsson, Yawei Li, Luca Benini,
• Abstract要約: textbfLuMamba(textbfLatent textbfUnified textbfMamba)を提案する。 わずか4.6Mのパラメータで、ルマンバはTUABで80.99%の精度を達成し、アルツハイマーの検出で最先端の性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.663411219312827
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Electroencephalography (EEG) enables non-invasive monitoring of brain activity across clinical and neurotechnology applications, yet building foundation models for EEG remains challenging due to \emph{differing electrode topologies} and \emph{computational scalability}, as Transformer architectures incur quadratic sequence complexity. As a joint solution, we propose \textbf{LuMamba} (\textbf{L}atent \textbf{U}nified \textbf{Mamba}), a self-supervised framework combining topology-invariant encodings with linear-complexity state-space modeling, using LUNA's learned-query cross-attention mechanism for channel unification~\cite{luna}, and FEMBA's bidirectional Mamba blocks for efficient temporal modeling~\cite{femba}. Within this architecture, we provide the first systematic investigation of the Latent-Euclidean Joint-Embedding Predictive Architecture (LeJEPA) for biosignal learning. Pre-trained on over 21,000 hours of unlabeled EEG from the TUEG corpus, LuMamba is evaluated on five downstream tasks spanning abnormality detection, artifact recognition, and mental condition classification across electrode configurations ranging from 16 to 26 channels. In the pre-training objective, masked reconstruction alone yields structured but less generalizable representations, while LeJEPA alone produces diffuse embeddings; combining both objectives achieves the most robust performance. With only 4.6M parameters, LuMamba attains 80.99\% balanced accuracy on TUAB and achieves state-of-art performance on Alzheimer's detection (0.97 AUPR), while requiring \textbf{377$\times$ fewer FLOPS} than state-of-art models at equivalent sequence lengths and scaling to \textbf{12$\times$ longer sequences} before reaching typical GPU memory limits. Code is available at https://github.com/pulp-bio/biofoundation
• Abstract（参考訳）: 脳波検査(EEG)は脳活動の非侵襲的なモニタリングを可能にするが、脳波の基礎モデルの構築は、トランスフォーマーアーキテクチャーが2次シーケンスの複雑さを正確に抱えているため、'emph{differing electrode topologies} と 'emph{computational scalability} により困難である。 共同解として,LuMamba (\textbf{L}atent \textbf{U}nified \textbf{Mamba}) という,位相不変エンコーディングと線形複雑状態空間モデリングを組み合わせた自己教師型フレームワークを提案する。 このアーキテクチャでは,生物信号学習のための潜在ユークリッド合同予測アーキテクチャ (LeJEPA) を初めて体系的に調査する。 TUEGコーパスから21,000時間以上の未ラベル脳波を事前訓練し、異常検出、アーティファクト認識、および16チャンネルから26チャンネルにわたる電極構成にわたる精神状態の分類を含む5つの下流タスクについて、LuMambaの評価を行った。 事前学習の目的において、マスク付き再構成だけでは構造化されているが、より一般化不可能な表現が得られ、一方、LeJEPAだけでは拡散埋め込みが生成され、両方の目的を組み合わせることで最も堅牢なパフォーマンスが達成される。 わずか4.6Mのパラメータだけで、LuMambaはTUAB上で80.99\%の精度を達成し、典型的なGPUメモリ限界に達する前に、同等のシーケンス長の最先端モデルよりも、最先端のパフォーマンスをアルツハイマーの検出(0.97 AUPR)で達成した。 コードはhttps://github.com/pulp-bio/biofoundationで入手できる。

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