WaveMind: Towards a Conversational EEG Foundation Model Aligned to Textual and Visual Modalities

📄 arXiv: 2510.00032v1 📥 PDF

作者: Ziyi Zeng, Zhenyang Cai, Yixi Cai, Xidong Wang, Junying Chen, Rongsheng Wang, Yipeng Liu, Siqi Cai, Benyou Wang, Zhiguo Zhang, Haizhou Li

分类: eess.SP, cs.AI, cs.CL, cs.LG, q-bio.NC

发布日期: 2025-09-26

💡 一句话要点

WaveMind：面向文本和视觉模态对齐的会话式脑电图基础模型

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 脑电图 多模态学习 大型语言模型 跨模态对齐 指令调优 脑机接口 神经科学

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效学习脑电信号的跨模态表征，因为脑电信号同时编码认知过程和内在神经状态，导致模态不匹配。
  2. 论文核心思想是将脑电信号及其对应的模态映射到统一的语义空间，从而实现泛化的脑电图解读。
  3. 论文构建了WaveMind-Instruct-338k数据集，并训练了WaveMind模型，实验表明该模型具有鲁棒的分类精度和灵活的会话能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种利用多模态大型语言模型（MLLM）进行脑电图（EEG）分析的新方法。脑电活动复杂，同时编码认知过程和内在神经状态，导致脑电图配对数据模态不匹配，阻碍了有效的跨模态表征学习。通过深入研究，我们发现了这些模态之间的互补关系。基于此，我们提出将脑电信号及其对应的模态映射到统一的语义空间，以实现泛化的脑电图解读。为了充分实现会话能力，我们进一步引入了WaveMind-Instruct-338k，这是第一个用于指令调优的跨任务脑电图数据集。实验结果表明，该模型在保持鲁棒分类精度的同时，支持跨四个下游任务的灵活、开放式对话，为神经科学研究和通用脑电图模型的开发提供了有价值的见解。

🔬 方法详解

问题定义：脑电图（EEG）信号的解读面临着跨模态表征学习的挑战。现有的方法难以处理脑电信号中同时存在的认知过程和内在神经状态，导致脑电图配对数据模态不匹配，从而影响了模型的性能。现有方法缺乏有效的跨模态对齐机制，难以实现对脑电信号的全面理解和应用。

核心思路：论文的核心思路是将脑电信号及其对应的文本和视觉模态映射到一个统一的语义空间中。通过这种方式，模型可以学习到脑电信号与其他模态之间的关联，从而更好地理解脑电信号的含义。这种方法利用了不同模态之间的互补关系，从而克服了脑电信号本身的复杂性。

技术框架：WaveMind模型的整体框架包括以下几个主要模块：1) 脑电信号编码器：用于将脑电信号转换为向量表示。2) 文本编码器：用于将文本描述转换为向量表示。3) 视觉编码器：用于将视觉信息转换为向量表示。4) 跨模态对齐模块：用于将不同模态的向量表示映射到统一的语义空间。5) 指令调优模块：使用WaveMind-Instruct-338k数据集进行指令调优，提升模型的会话能力。

关键创新：论文的关键创新在于提出了将脑电信号与其他模态对齐的框架，并构建了大规模的跨任务脑电图数据集WaveMind-Instruct-338k。与现有方法相比，该方法能够更好地利用不同模态之间的互补信息，从而提高脑电信号的解读精度和泛化能力。此外，该模型还具备会话能力，可以进行开放式的脑电图相关对话。

关键设计：在脑电信号编码器方面，论文可能采用了卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等结构来提取脑电信号的特征。在跨模态对齐模块方面，论文可能采用了对比学习或注意力机制等方法来实现不同模态之间的对齐。WaveMind-Instruct-338k数据集包含了多个脑电图相关的任务，例如脑电信号分类、事件相关电位分析等。具体的损失函数和网络结构等技术细节未知。

📊 实验亮点

WaveMind模型在四个下游任务中表现出鲁棒的分类精度，并支持灵活、开放式的对话。该模型在跨任务脑电图数据集WaveMind-Instruct-338k上进行了指令调优，显著提升了模型的会话能力。具体的性能数据和对比基线未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于神经科学研究、脑机接口、精神疾病诊断等领域。通过构建通用脑电图模型，可以更有效地分析脑电信号，从而深入了解大脑活动，开发新型脑机接口设备，并辅助精神疾病的诊断和治疗。未来，该模型有望应用于更广泛的领域，例如智能康复、教育等。

📄 摘要（原文）

Electroencephalography (EEG) interpretation using multimodal large language models (MLLMs) offers a novel approach for analyzing brain signals. However, the complex nature of brain activity introduces critical challenges: EEG signals simultaneously encode both cognitive processes and intrinsic neural states, creating a mismatch in EEG paired-data modality that hinders effective cross-modal representation learning. Through a pivot investigation, we uncover complementary relationships between these modalities. Leveraging this insight, we propose mapping EEG signals and their corresponding modalities into a unified semantic space to achieve generalized interpretation. To fully enable conversational capabilities, we further introduce WaveMind-Instruct-338k, the first cross-task EEG dataset for instruction tuning. The resulting model demonstrates robust classification accuracy while supporting flexible, open-ended conversations across four downstream tasks, thereby offering valuable insights for both neuroscience research and the development of general-purpose EEG models.