論文の概要: Mechanistic Interpretability of EEG Foundation Models via Sparse Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.13930v2
• Date: Fri, 15 May 2026 12:49:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-18 21:22:25.970437
• Title: Mechanistic Interpretability of EEG Foundation Models via Sparse Autoencoders
• Title（参考訳）: スパースオートエンコーダによる脳波基礎モデルの機械論的解釈可能性
• Authors: William Lehn-Schiøler, Magnus Ruud Kjær, Rahul Thapa, Magnus Guldberg Pedersen, Anton Mosquera Storgaard, Nick Williams, Radu Gatej, Tue Lehn-Schiøler, Sándor Beniczky, Sadasivan Puthusserypady, James Zou, Lars Kai Hansen,
• Abstract要約: 脳波基礎モデルは最先端の臨床成績を達成するが、それらの予測を駆動する内部計算は不透明である。 アーキテクチャ的に異なる3つのEEGトランスにTopKスパースオートエンコーダを適用する。 アーキテクチャ間のモノセマンティリティと絡み合いをベンチマークします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.680094490174003
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: EEG foundation models achieve state-of-the-art clinical performance, yet the internal computations driving their predictions remain opaque: a barrier to clinical trust. We apply TopK Sparse Autoencoders (SAEs) across three architecturally distinct EEG transformers: SleepFM, REVE, and LaBraM to extract sparse feature dictionaries from their embeddings. By grounding these features in a clinical taxonomy (abnormality, age, sex, and medication), we benchmark monosemanticity and entanglement across architectures. A single hyperparameter procedure, driven by an intrinsic dictionary health audit, transfers robustly across all three architectures. Via concept steering, we introduce a "target vs. off-target" probe area metric to quantify steering selectivity and reveal three operational regimes: selectively steerable, encoded but entangled, and non-encoded. This framework exposes critical representational failures: "wrecking-ball" interventions that collapse global model performance, and clinical entanglements, such as age-pathology confounding, where it is impossible to suppress one concept without corrupting the other. Finally, a spectral decoder maps these interventions back to the amplitude spectrum, translating latent manipulations into physiologically interpretable frequency signatures, such as pathological slow-wave suppression and $α$-band restoration.
• Abstract（参考訳）: 脳波基礎モデルは最先端の臨床成績を達成するが、その予測を駆動する内部計算は不透明であり、臨床信頼への障壁である。 我々は、SleepFM、REVE、LaBraMという3つのアーキテクチャで異なるEEGトランスフォーマーにTopKスパースオートエンコーダ(SAE)を適用し、その埋め込みからスパース特徴辞書を抽出する。 これらの特徴を臨床分類学(異常、年齢、性別、薬物)に根ざすことで、建築全体にわたる独占性と絡み合いをベンチマークする。 固有の辞書健康監査によって駆動される1つのハイパーパラメータ手順は、3つのアーキテクチャすべてにわたって堅牢に転送される。 コンセプトステアリングでは、ステアリングの選択性を定量化し、選択的ステアリング、エンコード、エンタングル、非エンコードという3つの運用体制を明らかにする「ターゲット対オフターゲット」プローブ領域メトリクスを導入する。 この枠組みは、グローバルモデルのパフォーマンスを損なう「難解なボール」介入や、年齢と病理の混在のような臨床の絡み合い、一方の概念を他方の概念を損なうことなく抑えることは不可能である、という重要な表現的失敗を露呈している。 最後に、スペクトルデコーダはこれらの干渉を振幅スペクトルにマッピングし、潜在的操作を生理学的に解釈可能な周波数シグネチャに翻訳する。

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