Neuro-GPT: Towards A Foundation Model for EEG

📄 arXiv: 2311.03764v4 📥 PDF

作者: Wenhui Cui, Woojae Jeong, Philipp Thölke, Takfarinas Medani, Karim Jerbi, Anand A. Joshi, Richard M. Leahy

分类: cs.LG, eess.SP

发布日期: 2023-11-07 (更新: 2024-03-02)

备注: Paper accepted by the 2024 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)

💡 一句话要点

提出Neuro-GPT以解决EEG数据稀缺与异质性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 脑机接口 电生理数据 自监督学习 EEG编码器 GPT模型 运动想象分类 数据稀缺 模型泛化

📋 核心要点

  1. 现有的EEG数据处理方法面临数据稀缺和异质性的问题，限制了脑机接口的应用效果。
  2. 本文提出的Neuro-GPT模型结合EEG编码器和GPT，通过自监督学习重建EEG片段，提升了模型的泛化能力。
  3. 实验结果显示，Neuro-GPT在运动想象分类任务中，相较于从头训练的模型，分类性能显著提升，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

为了解决脑机接口（BCI）任务中电生理数据（EEG）的稀缺性和异质性，并利用大量公开数据集的优势，本文提出了Neuro-GPT，一个由EEG编码器和GPT模型组成的基础模型。该模型在大规模数据集上进行自监督预训练，学习重建被遮蔽的EEG片段。随后，我们在一个低数据环境下（9名受试者）对其进行了运动想象分类任务的微调，以验证其性能。实验结果表明，与从头训练的模型相比，基础模型显著提高了分类性能，证明了其在EEG数据稀缺和异质性挑战中的通用性。代码已公开在github.com/wenhui0206/NeuroGPT。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决脑机接口（BCI）任务中EEG数据的稀缺性和异质性问题。现有方法往往依赖于大量标注数据，而EEG数据的获取和标注成本高昂，导致模型性能受限。

核心思路：Neuro-GPT模型通过结合EEG编码器与GPT模型，利用自监督学习在大规模数据集上进行预训练，学习EEG数据的潜在特征，从而提升模型在低数据环境下的性能。

技术框架：该模型的整体架构包括两个主要模块：EEG编码器负责提取EEG信号的特征，GPT模型则用于生成和重建被遮蔽的EEG片段。预训练阶段通过自监督任务进行，微调阶段则针对特定的运动想象分类任务进行优化。

关键创新：Neuro-GPT的核心创新在于其自监督学习策略，通过重建任务有效利用了大规模EEG数据集，显著提高了模型的泛化能力和分类性能。与传统方法相比，该模型在数据稀缺情况下表现更为优越。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化重建任务的效果，同时EEG编码器的网络结构经过精心设计，以确保能够有效捕捉EEG信号的时序特征。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1

📊 实验亮点

实验结果表明，Neuro-GPT在运动想象分类任务中，相较于从头训练的模型，分类准确率显著提高，具体性能提升幅度达到XX%（具体数据未知），验证了基础模型在EEG数据处理中的有效性和优越性。

🎯 应用场景

Neuro-GPT模型在脑机接口（BCI）领域具有广泛的应用潜力，能够帮助实现更高效的脑信号解码，促进神经康复、脑控设备和人机交互等技术的发展。未来，该模型还可以扩展到其他生物信号处理领域，推动相关研究的进展。

📄 摘要（原文）

To handle the scarcity and heterogeneity of electroencephalography (EEG) data for Brain-Computer Interface (BCI) tasks, and to harness the power of large publicly available data sets, we propose Neuro-GPT, a foundation model consisting of an EEG encoder and a GPT model. The foundation model is pre-trained on a large-scale data set using a self-supervised task that learns how to reconstruct masked EEG segments. We then fine-tune the model on a Motor Imagery Classification task to validate its performance in a low-data regime (9 subjects). Our experiments demonstrate that applying a foundation model can significantly improve classification performance compared to a model trained from scratch, which provides evidence for the generalizability of the foundation model and its ability to address challenges of data scarcity and heterogeneity in EEG. The code is publicly available at github.com/wenhui0206/NeuroGPT.