Jan, 2023

基于语义感知的课程学习在脑电图到文本生成中的对比学习

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TL;DR本文介绍了使用课程多义对比学习策略来降低脑电信号与自然语言文本之间差异的挑战，其在多种模型和架构上均表现出优秀的实验结果并取得最新的最优结果，可广泛应用于单一对象和资源匮乏的情况，并且其在零样本学习方面具有鲁棒性。
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发现论文，激发创造
  • 一种基于监督信息增强的多粒度对比学习框架在基于脑电的情感识别中的应用

    通过引入一种新的基于 EEG 的情绪识别方法，本研究提出了一种名为 SICLEER 的监督信息增强对比学习框架。通过多粒度对比学习，SICLEER 创建了稳健的 EEG 上下文表示，提高了情绪识别的准确性。与现有方法不同，本研究提出了一种联合学习模型，结合了自监督对比学习损失和有监督分类损失。该模型优化了两个损失函数，捕捉了特定于情绪检测的微妙 EEG 信号差异。大量实验证明了 SICLEER 在 SEED 数据集上相对于现有方法的稳健性和优越性能。此外，本研究分析了电极的性能，强调了情绪检测中中央前额和颞叶脑区 EEG 信号的重要性。本研究提供了一种普适的方法，对于不同的 EEG 分类任务具有潜在的益处。

    May, 2024

  • 通过预训练对比度 EEG-Text 掩蔽自编码器的可转移表示增强 EEG 到文本解码

    提出了一种新颖的 Contrastive EEG-Text Masked Autoencoder 模型，并借助预训练模块以及 EEG 流实现了 EEG 到文本的解码，实验结果表明在文本激发的 EEG 数据库上，该模型在 ROUGE-1 F1 和 BLEU-4 得分上分别超过现有技术 8.34％和 32.21％，这显示了该框架在大脑计算界面应用领域的潜力。

    Feb, 2024

  • 个体间自然神经科学的共享脑电时空表征对比学习

    利用对比学习的表现力，本研究通过 Electroencephalogram (EEG) 技术构建了一种共享时间空间脑电图（EEG）表示的通用框架，被称为 CL-SSTER。通过在不同个体之间最大化相似度的神经网络，CL-SSTER 能产生可靠的空间和时间模式，并有助于识别自然神经科学中跨个体共享的神经表示。

    Feb, 2024

  • 开放词汇电脑图文解码及零样本情感分类

    本文介绍了一种对开放词汇的象限脑电图 (EEG)- 到 - 文本序列到序列解码和零样本句子情感分类的方法，并借助预训练语言模型 (例如 BART) 建立一个新的框架，该模型能够处理来自不同受试者和来源的数据，并证明了该模型可以一旦足够的数据可用，有望成为高性能的开放词汇脑到文本系统。

    Dec, 2021

  • EEG2TEXT: EEG 预训练和多视角变压器下的开放词汇脑电图到文本解码

    通过使用 EEG2TEXT 方法，借助 EEG 预训练和多视图变压器，能够从脑电图信号中提取更准确的开放词汇解码，并在绝对 BLEU 和 ROUGE 得分上超过现有基线方法高达 5%，显示出高性能开放词汇脑机接口与文本系统用于促进交流的巨大潜力。

    May, 2024

  • 深度表示学习用于开放词汇的脑电图到文本解码

    使用预训练语言模型对无创脑机接口（BCI）通过脑电图（EEG）信号进行解码的潜力进行了研究，提出了一个具有先进表示学习方法的无创脑电记录的端到端深度学习框架，并使用新的评估指标验证了该框架在解码效果方面的优越性。

    Nov, 2023

  • 基于知识驱动的 EEG 表示的跨视图对比学习

    本文提出了一种基于神经知识支持的 EEG 表示的知识驱动的跨视角对比学习框架 (KDC2)，该方法通过模拟头皮和神经视图来提取有效表示，应用不同视角的对比学习和增强方法来捕捉神经特征，并通过建模同源神经信息一致性理论来提取不变和互补的神经知识生成联合表示，实验结果表明该方法在不同的下游任务上优于现有方法，突出了神经知识支持的 EEG 表示在各种脑任务中的优越泛化能力。

    Sep, 2023

  • 半监督双流自注意对抗图对比学习用于跨主体基于脑电的情绪识别

    本文提出了一种半监督的双流自我注意对抗性图对比学习框架 (DS-AGC)，用于解决跨受试者基于脑电图的情绪识别中标记数据不足的挑战，并通过多个实验表明该模型在不完整标签条件下优于现有方法，具有有效解决跨受试者基于脑电图的情绪识别中标签稀缺问题的效果。

    Aug, 2023

  • 基于主题感知对比学习的生物信号处理

    本文提出了基于对比学习的无监督自适应方法来建模具有噪声标签和少数受试者的生物信号，通过特定于个体的对比损失和对抗性训练来提高模型性能，以及使用时间序列数据增强技术来完善对比损失，实现了对脑电解码和心电异常检测任务的良好分类结果。

    Jun, 2020

  • 语言和脑电图之间的跨领域对齐的实证探索

    本研究介绍了 MTAM（MultimodalTransformer Alignment Model）方法，通过引入规范化关系和 Wasserstein 距离等算法，实现了将语言和电生理信号转换为高级联合表示，提高了情感分析和关系检测精度，从而研究两者在表征层面的关系。

    Aug, 2022