論文の概要: Stress-Testing EEG Foundation Models for Clinical Decoding: Dataset Identity and Targeted Negative Controls

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.24519v1
• Date: Mon, 27 Jul 2026 14:59:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-28 22:34:15.472087
• Title: Stress-Testing EEG Foundation Models for Clinical Decoding: Dataset Identity and Targeted Negative Controls
• Title（参考訳）: ストレステストによる臨床復号のための脳波基礎モデル:データセットの同定と否定的制御
• Abstract要約: プレトレーニングされた脳波ファンデーションモデルは、臨床の復号化のためにますます提案されているが、人口間の移動と負の制御に対する堅牢性はいまだに不明である。 我々は,4つのデータセットにまたがる5つの臨床的タスクに関する6つのモデルを,1つのオブジェクトアウト,主観的グループ化,記録レベルの分割を明示した凍結線形プローブを用いてベンチマークした。 選択されたREVEはランダム初期化,ランダム特徴,ラベル置換,スクランブルラベル微細調整,投射感度に対して試験された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pretrained EEG foundation models are increasingly proposed for clinical decoding, but their transfer across populations and robustness to negative controls remain unclear. We benchmark six models (LaBraM, EEGMamba, CBraMod, REVE, BENDR, and BIOT) on five clinical tasks across four datasets using frozen linear probes with leave-one-subject-out, subject-grouped, or explicitly identified recording-level splits. Selected REVE findings are tested against random initialisation, random features, label permutation, scrambled-label fine-tuning, and projection sensitivity. On Korean dementia (CAUEEG, three-way), frozen REVE reaches 0.568 AUROC versus 0.769 for classical features; the ordering persists on a patient-disjoint held-out split (0.565 versus 0.768). Dataset identity is readily decoded from frozen embeddings (AUROC 1.000 at PCA-50; 0.9998 after band restriction and per-epoch z-scoring), whereas the same PCA-50 pipeline decodes Korean diagnosis at 0.528. A randomly initialised encoder also outperforms pretrained REVE on this task (0.659 versus 0.570). On Alzheimer's disease, Gaussian random projection and PCA of the same pretrained embeddings perform similarly, and classical features nominally exceed REVE at the subject level. The clearest controlled positive is cross-subject ictal detection on CHB-MIT (n=23), where REVE achieves 0.793 AUROC, 9.2 percentage points above a randomly initialised encoder. These results show that EEG foundation-model conclusions depend strongly on evaluation unit, dataset shift, comparator strength, and targeted controls.
• Abstract（参考訳）: プレトレーニングされた脳波ファンデーションモデルは、臨床の復号化のためにますます提案されているが、人口間の移動と負の制御に対する堅牢性はいまだに不明である。 ラブラM, EEGMamba, CBraMod, REVE, BENDR, BIOTの6つのモデルを用いて, 凍結線形プローブを用いて4つのデータセットの5つの臨床的タスクをベンチマークした。 選択されたREVEはランダム初期化,ランダム特徴,ラベル置換,スクランブルラベル微細調整,投射感度に対して試験された。 韓国認知症(CAUEEG, three-way)では、凍ったREVEは古典的特徴に対して0.568AUROC、0.769AUROCに達する。 データセットの同一性は、凍結した埋め込み(PCA-50でのAUROC 1.000、帯域制限と画期的なz-scoring後の0.9998)から容易にデコードされるが、同じPCA-50パイプラインは韓国の診断を0.528で復号する。 ランダム初期化エンコーダは、このタスクで事前訓練されたREVE(0.659対0.570)よりも優れる。 アルツハイマー病では、同じ事前訓練された埋め込みのガウス的ランダムプロジェクションとPCAも同様に機能し、古典的特徴は被験者レベルでREVEを超える。 最も鮮明に制御された正はCHB-MIT(n=23)で、REVEはランダムに初期化されたエンコーダの9.2ポイントの0.793 AUROCを達成する。 これらの結果から,脳波基礎モデルの結論は,評価単位,データセットシフト,コンパレータ強度,ターゲット制御に強く依存していることが示唆された。

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