Foundation Models for Cross-Domain EEG Analysis Application: A Survey
作者: Hongqi Li, Yitong Chen, Yujuan Wang, Weihang Ni, Haodong Zhang
分类: cs.HC, cs.AI
发布日期: 2025-08-21 (更新: 2025-08-22)
备注: Submitted to IEEE Journals
💡 一句话要点
脑电分析领域首个模态导向的预训练模型综述，填补了研究体系的空白。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 脑电分析 预训练模型 模态分类 脑机接口 深度学习
📋 核心要点
- 现有脑电分析预训练模型研究分散，缺乏统一的分类和组织，阻碍了领域发展。
- 论文提出模态导向的脑电分析预训练模型分类法，涵盖脑电-文本、脑电-视觉等多种模态。
- 论文分析了各类模型的理论基础、架构创新和开放挑战，为未来研究提供参考框架。
📝 摘要（中文）
脑电图(EEG)分析正处于神经科学和人工智能研究的前沿，预训练模型凭借其强大的表征能力和跨模态泛化能力，正在重塑传统的脑电分析范式。然而，这些技术的快速发展导致研究领域分散，模型角色多样，架构不一致，缺乏系统的分类。为了弥合这一差距，本研究提出了第一个面向模态的脑电分析预训练模型综合分类法，基于原生脑电解码、脑电-文本、脑电-视觉、脑电-音频以及更广泛的多模态框架的输出模态，系统地组织研究进展。我们严格分析了每个类别的研究思想、理论基础和架构创新，同时强调了模型可解释性、跨领域泛化以及基于脑电系统的实际应用等开放性挑战。通过统一这个分散的领域，我们的工作不仅为未来的方法论发展提供了一个参考框架，而且加速了脑电预训练模型转化为可扩展、可解释和在线可操作的解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：现有脑电分析预训练模型的研究非常分散，缺乏统一的组织和分类，导致研究人员难以快速了解领域内的进展和趋势。不同的模型在角色、架构和应用上存在差异，缺乏一致的标准和评估方法。这阻碍了脑电分析预训练模型在实际应用中的推广和部署。
核心思路：论文的核心思路是根据脑电分析预训练模型的输出模态进行分类，构建一个模态导向的分类体系。通过分析不同模态下的模型，揭示其研究思想、理论基础和架构创新，从而为研究人员提供一个清晰的领域概览。这种分类方法有助于识别不同模态之间的共性和差异，促进跨模态学习和知识迁移。
技术框架：论文构建的分类框架主要包括以下几个方面：1)原生脑电解码模型，专注于直接从脑电信号中提取信息；2)脑电-文本模型，将脑电信号与文本信息进行关联；3)脑电-视觉模型，将脑电信号与视觉信息进行关联；4)脑电-音频模型，将脑电信号与音频信息进行关联；5)更广泛的多模态框架，整合多种模态的信息进行分析。论文对每个类别下的模型进行了详细的分析和比较，总结了其优缺点和适用场景。
关键创新：论文最重要的创新点在于提出了第一个面向模态的脑电分析预训练模型分类法。与以往的研究综述不同，该论文不仅仅是简单地罗列现有的模型，而是从模态的角度对模型进行分类和分析，从而揭示了不同模态之间的联系和差异。这种分类方法有助于研究人员更好地理解脑电分析预训练模型的研究现状和发展趋势。
关键设计：论文的关键设计在于选择了输出模态作为分类的标准。这种选择是基于以下考虑：1)输出模态能够直接反映模型的应用场景和目标；2)输出模态能够区分不同类型的脑电分析任务；3)输出模态能够促进跨模态学习和知识迁移。论文还对每个类别下的模型进行了详细的案例分析，包括模型的架构、训练方法和性能评估。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述论文系统性地整理了脑电分析中预训练模型的研究进展，构建了首个模态导向的分类体系，涵盖脑电-文本、脑电-视觉等多种模态。论文不仅分析了各类模型的理论基础和架构创新，还指出了模型可解释性、跨领域泛化等开放性挑战，为未来的研究方向提供了指导。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于脑机接口、神经疾病诊断、精神状态监测等领域。通过对脑电信号进行解码和分析，可以实现对患者意图的识别和控制，帮助患者恢复运动功能。此外，该研究还可以用于开发新型的脑电生物反馈系统，帮助人们改善睡眠质量、减轻压力和提高认知能力。未来，随着脑电分析预训练模型的不断发展，其应用前景将更加广阔。
📄 摘要（原文）
Electroencephalography (EEG) analysis stands at the forefront of neuroscience and artificial intelligence research, where foundation models are reshaping the traditional EEG analysis paradigm by leveraging their powerful representational capacity and cross-modal generalization. However, the rapid proliferation of these techniques has led to a fragmented research landscape, characterized by diverse model roles, inconsistent architectures, and a lack of systematic categorization. To bridge this gap, this study presents the first comprehensive modality-oriented taxonomy for foundation models in EEG analysis, systematically organizing research advances based on output modalities of the native EEG decoding, EEG-text, EEG-vision, EEG-audio, and broader multimodal frameworks. We rigorously analyze each category's research ideas, theoretical foundations, and architectural innovations, while highlighting open challenges such as model interpretability, cross-domain generalization, and real-world applicability in EEG-based systems. By unifying this dispersed field, our work not only provides a reference framework for future methodology development but accelerates the translation of EEG foundation models into scalable, interpretable, and online actionable solutions.