Decoding Visual Neural Representations by Multimodal with Dynamic Balancing

📄 arXiv: 2509.03433v1 📥 PDF

作者: Kaili sun, Xingyu Miao, Bing Zhai, Haoran Duan, Yang Long

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-03

💡 一句话要点

提出一种动态平衡多模态融合框架，用于解码低信噪比脑电信号中的视觉神经表征。

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

关键词: 脑电信号解码 多模态融合 视觉神经表征 模态一致性 动态平衡 随机扰动正则化 脑机接口

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效解码低信噪比脑电信号中的视觉神经表征，缺乏对多模态信息的充分利用。
  2. 引入文本模态增强语义对应，利用适配器模块对齐跨模态特征，并提出动态平衡策略调整模态贡献。
  3. 在ThingsEEG数据集上，该方法在Top-1和Top-5准确率上分别提升了2.0%和4.7%，超越了现有最佳方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种创新的框架，该框架集成了脑电（EEG）、图像和文本数据，旨在从低信噪比的脑电信号中解码视觉神经表征。具体来说，我们引入文本模态来增强脑电信号和视觉内容之间的语义对应关系。借助文本提供的显式语义标签，同一类别的图像和脑电特征可以在共享的多模态空间中与相应的文本表征更紧密地对齐。为了充分利用预训练的视觉和文本表征，我们提出了一个适配器模块，该模块缓解了高维表征的不稳定性，同时促进了跨模态特征的对齐和融合。此外，为了缓解文本表征引入的多模态特征贡献不平衡问题，我们提出了一种模态一致性动态平衡（MCDB）策略，该策略动态调整每个模态的贡献权重。我们进一步提出了一个随机扰动正则化（SPR）项，通过在模态优化过程中引入动态高斯噪声，增强了基于语义扰动的模型的泛化能力。在ThingsEEG数据集上的评估结果表明，我们的方法在Top-1和Top-5准确率指标上均超过了先前的最先进方法，分别提高了2.0％和4.7％。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从低信噪比的脑电信号中解码视觉神经表征的问题。现有的方法通常难以有效利用脑电信号中蕴含的视觉信息，并且缺乏对多模态信息（如图像和文本）的有效融合，导致解码精度不高。脑电信号的低信噪比和个体差异性也增加了该问题的难度。

核心思路：论文的核心思路是引入文本模态作为桥梁，增强脑电信号和视觉内容之间的语义对应关系。通过将脑电、图像和文本特征映射到共享的多模态空间，并利用文本提供的显式语义标签，可以更好地对齐不同模态的信息，从而提高解码精度。同时，通过动态平衡不同模态的贡献，可以缓解由于模态信息质量差异导致的不平衡问题。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 特征提取模块：分别提取脑电、图像和文本的特征表示。图像和文本特征通常使用预训练模型提取。2) 适配器模块：用于对齐和融合跨模态特征，缓解高维表征的不稳定性。3) 多模态融合模块：将对齐后的多模态特征进行融合，得到最终的视觉神经表征。4) 模态一致性动态平衡（MCDB）模块：动态调整每个模态的贡献权重。5) 随机扰动正则化（SPR）模块：通过引入动态高斯噪声，增强模型的泛化能力。

关键创新：论文的关键创新点在于：1) 引入文本模态作为语义桥梁，增强脑电信号和视觉内容之间的语义对应关系。2) 提出模态一致性动态平衡（MCDB）策略，动态调整每个模态的贡献权重，缓解模态不平衡问题。3) 提出随机扰动正则化（SPR）项，增强模型的泛化能力。

关键设计：适配器模块的具体结构未知，但其作用是稳定高维表征并促进跨模态对齐。MCDB策略的具体实现方式是动态调整损失函数中不同模态的权重，权重调整的依据可能是模态特征的置信度或一致性。SPR模块通过在模态优化过程中引入动态高斯噪声，模拟真实世界中存在的噪声干扰，从而提高模型的鲁棒性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在ThingsEEG数据集上取得了显著的性能提升。在Top-1准确率上，该方法比之前的state-of-the-art方法提高了2.0%。在Top-5准确率上，该方法比之前的state-of-the-art方法提高了4.7%。这些结果表明，该方法能够更有效地解码脑电信号中的视觉神经表征。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于脑机接口、神经科学研究、认知科学等领域。例如，可以用于开发基于脑电信号的图像识别系统，帮助视觉障碍人士理解周围环境。此外，该方法还可以用于研究大脑的视觉信息处理机制，为认知科学提供新的 insights。未来，该技术有望应用于更广泛的人机交互场景，例如智能家居控制、虚拟现实等。

📄 摘要（原文）

In this work, we propose an innovative framework that integrates EEG, image, and text data, aiming to decode visual neural representations from low signal-to-noise ratio EEG signals. Specifically, we introduce text modality to enhance the semantic correspondence between EEG signals and visual content. With the explicit semantic labels provided by text, image and EEG features of the same category can be more closely aligned with the corresponding text representations in a shared multimodal space. To fully utilize pre-trained visual and textual representations, we propose an adapter module that alleviates the instability of high-dimensional representation while facilitating the alignment and fusion of cross-modal features. Additionally, to alleviate the imbalance in multimodal feature contributions introduced by the textual representations, we propose a Modal Consistency Dynamic Balance (MCDB) strategy that dynamically adjusts the contribution weights of each modality. We further propose a stochastic perturbation regularization (SPR) term to enhance the generalization ability of semantic perturbation-based models by introducing dynamic Gaussian noise in the modality optimization process. The evaluation results on the ThingsEEG dataset show that our method surpasses previous state-of-the-art methods in both Top-1 and Top-5 accuracy metrics, improving by 2.0\% and 4.7\% respectively.