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大型脑模型LabRAM：基于大规模EEG数据的通用表征学习

作者及机构
本研究由Wei-Bang Jiang（上海交通大学）、Li-Ming Zhao（上海情绪助手科技有限公司）和Bao-Liang Lu（上海交通大学/上海情绪助手科技有限公司）共同完成，发表于ICLR 2024会议。

学术背景
研究领域为脑机接口（BCI）中的脑电图（Electroencephalogram, EEG）信号处理。当前基于EEG的深度学习模型通常针对特定数据集或任务设计，模型规模受限，导致感知能力和泛化性不足。受大型语言模型（LLMs）在文本处理中的成功启发，研究者提出探索大型EEG模型（LEMs）的潜力，旨在通过无监督预训练突破不同EEG数据集的任务类型限制，学习EEG信号的通用表征能力，并适应多种下游任务。然而，EEG数据面临数据量小、格式多样（如电极数量不匹配、样本长度不等、信噪比低）等挑战。为此，研究者提出“大型脑模型”（Large Brain Model, LabRAM），通过跨数据集学习解决这些问题。

研究流程与方法
1. 数据准备与预处理
- 收集了约2,500小时的EEG数据，涵盖20个公开数据集及自主采集数据，包括运动想象、情绪识别、癫痫检测等多种任务类型。
- 预处理包括滤波（0.1–75 Hz）、50 Hz陷波滤波去除工频干扰，并将信号重采样至200 Hz。数据归一化为-1到1范围。

1. 神经标记器（Tokenizer）训练

   • 核心创新：提出“向量量化神经频谱预测”（Vector-Quantized Neural Spectrum Prediction），将EEG信号分割为通道片段（EEG channel patches），通过预测傅里叶频谱的振幅和相位训练语义丰富的神经标记器。
     
   • 方法细节：
     
     • 使用离散傅里叶变换（DFT）提取频谱特征，通过余弦相似度量化编码为离散神经标记（neural codes）。
       
     • 损失函数结合频谱重建误差和码本优化目标（式9），采用指数移动平均策略稳定码本更新。

2. LabRAM预训练

   • 模型架构：基于神经Transformer，包含时序编码器（1D卷积块）、时空嵌入（temporal/spatial embeddings）和Transformer编码器（图1）。
     
   • 预训练任务：掩码EEG建模（Masked EEG Modeling），随机掩码部分EEG片段并预测其神经标记（图2）。引入对称掩码策略（symmetric masking）提升训练效率。
     
   • 模型规模：预训练了三个参数量的模型（LabRAM-base: 5.8M；LabRAM-large: 46M；LabRAM-huge: 369M），为BCI领域最大模型。

3. 下游任务微调

   • 在四个任务上验证：异常检测（TUAB）、事件分类（TUEV）、情绪识别（SEED-V）和步态预测（MOBI）。
     
   • 实验设置：
     
     • 数据集划分遵循BIOt标准，采用交叉熵损失（分类任务）和MSE损失（回归任务）。
       
     • 评估指标包括平衡准确率、AUROC、Cohen’s Kappa等。

主要结果
1. 预训练效果
- 预训练损失和掩码预测准确率随模型规模增大而提升（图3），LabRAM-huge在更大数据量下表现持续优化（图5）。
- 码本学习有效捕获EEG高频特征，频谱重建可视化显示振幅趋势还原良好（图7）。

1. 下游任务性能
   
   • TUAB/TUEV：LabRAM-base在异常检测（TUAB）中AUROC达0.9022，事件分类（TUEV）中加权F1为0.8312，显著优于SPARCNet、BIOt等基线（表1–2）。
     
   • SEED-V/MOBI：情绪识别任务中，LabRAM-huge准确率提升至0.4102（表6）；步态预测的Pearson相关系数达0.5632。
     
   • 泛化性验证：预训练中是否包含下游数据对性能无显著影响（图4），表明模型学习到通用表征。

结论与价值
1. 科学意义
- 首次实现跨任务、跨配置的大规模EEG预训练，证明EEG数据可通过无监督学习获得通用表征能力。
- 提出的神经标记器和掩码建模框架为低信噪比时序信号处理提供新范式。

1. 应用价值
   
   • LabRAM可适配不同电极数量和长度的EEG输入，降低BCI系统对特定数据集的依赖。
     
   • 开源代码（GitHub）和模型将推动BCI领域的标准化研究。

研究亮点
1. 方法创新：
- 向量量化神经频谱预测首次将EEG信号离散化为语义标记，解决原始信号重构难题。
- 对称掩码策略提升预训练效率，减少50%的标记器计算开销。

1. 规模突破：
   
   • 预训练数据量（2,500小时）和模型参数量（369M）均为EEG领域最高记录。
     
   • 实验证明EEG模型性能随数据规模扩大持续提升，符合缩放定律（Scaling Laws）。

其他发现
- 码本大小（8192×64）和掩码比例（0.5）通过消融实验验证为最优配置（表7–8）。
- 频谱相位重建难度高于振幅，但码本仍能学习到高层神经活动特征（图6）。

该研究为EEG通用表征学习奠定了重要基础，未来可通过更大规模数据进一步探索模型潜力。