論文の概要: SUP-MCRL: Subject-aware Unified Pseudo-feature Coded Multimodal Contrastive Representation Learning for EEG Visual Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.16615v2
• Date: Thu, 18 Jun 2026 11:13:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-19 13:55:51.611672
• Title: SUP-MCRL: Subject-aware Unified Pseudo-feature Coded Multimodal Contrastive Representation Learning for EEG Visual Decoding
• Title（参考訳）: SUP-MCRL:脳波視覚復号のための擬似符号型マルチモーダルコントラスト表現学習
• Abstract要約: 非侵襲的な脳-コンピュータインタフェースは、制御された実験室の刺激から現実世界の自然画像に移行する際に顕著な性能劣化を示す。 この劣化は、マルチモーダル・コントラッシブな表現学習モデルが、神経表現と選択的注意における意味的一貫性とオブジェクト間の変動を考慮できないために起こる。 本稿では,これらの制約を克服するための3つの協調機構を統合した統合フレームワークSUP-MCRLを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.793866271591739
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Non-invasive brain-computer interfaces exhibit significant performance degradation when moving from controlled laboratory stimuli to real-world natural images. This degradation occurs because conventional multimodal contrastive representation learning models focus exclusively on optimizing geometric distance alignment, thereby failing to account for semantic consistency and inter-subject variability in neural representation and selective attention. As a result, these models are prone to producing spurious zero-shot matches. To address these limitations, we propose SUP-MCRL, a unified framework integrating three collaborative mechanisms: (1) a Semantic-entity Aware Visual Encoder (SAVE) that learns spatial attention to extract semantic content without relying on pre-trained saliency models; (2) a Unified EEG Enhancer (UEE) that employs multi-scale atrous convolutions and inter-band attention for adaptive cross-subject robustness; and (3) a Prototype-based Progressive Augmenter (PPA) that maintains an EMA-updated pseudo-feature pool to prevent representation collapse. Zero-shot experiments on the THINGS-EEG achieve 66.0%/91.9% (Top-1/Top-5) intra-subject and 24.0%/52.9% LOSO accuracy, significantly surpassing state-of-the-art methods and demonstrating that structured alignment supervision is key to overcoming the limitations of cross-modal decoding. Code is available at https://github.com/NZWANG/SUP-MCRL.
• Abstract（参考訳）: 非侵襲的な脳-コンピュータインタフェースは、制御された実験室の刺激から現実世界の自然画像に移行する際に顕著な性能劣化を示す。 この劣化は、従来のマルチモーダル・コントラッシブな表現学習モデルが、幾何学的距離アライメントの最適化にのみ焦点を絞っているため、ニューラル表現と選択的注意における意味的一貫性とオブジェクト間の変動を考慮できないためである。 その結果、これらのモデルは急激なゼロショットマッチを生み出す傾向にある。 これらの制約に対処するため,(1)訓練済みサリエンシモデルに頼らずに意味内容を抽出するための空間的注意を学習するセマンティック・アウェア・ビジュアル・エンコーダ(SAVE),(2)適応型クロスオブジェクト・ロバストネスのためのマルチスケールのアトラス・コンボリューションとバンド間注意を用いた統一EEGエンハンサー(UEE),(3)EMAに更新された擬似機能プールの表現破壊を防止するためのプロトタイプベースプログレッシブ・オービメンタ(PPA)という3つの協調メカニズムを統合した統合フレームワークであるSUP-MCRLを提案する。 THINGS-EEGのゼロショット実験は、66.0%/91.9%(Top-1/Top-5)のサブジェクトと24.0%/52.9%のLOSO精度を達成し、最先端の手法を大幅に超え、構造化アライメントの監督がクロスモーダルデコーディングの限界を克服する鍵であることを証明した。 コードはhttps://github.com/NZWANG/SUP-MCRLで入手できる。

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