Leveraging unlabelled data for generalizable neural population decoding

📄 arXiv: 2607.14086v1 📥 PDF

作者: Ximeng Mao, Nanda H. Krishna, Avery Hee-Woon Ryoo, Matthew G. Perich, Guillaume Lajoie

分类: cs.LG, q-bio.NC

发布日期: 2026-07-15

💡 一句话要点

提出MOJO框架以解决神经解码中的标签稀缺问题

🎯 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: 神经解码 自监督学习 监督学习 脑机接口 尖峰数据 多模态学习 数据稀缺 神经科学

📋 核心要点

  1. 现有的基于尖峰的神经解码模型仅限于监督学习，无法充分利用未标记数据，限制了其应用范围。
  2. 本文提出MOJO框架，通过掩蔽自编码和监督学习目标的联合训练，充分利用自监督学习来增强模型性能。
  3. 实验结果表明，MOJO在多个数据集上表现优越，尤其在少量标记数据的情况下，解码性能显著提升。

📝 摘要（中文）

稳健且准确的神经解码器对于脑机接口和闭环实验等神经技术至关重要。近期研究表明，在尖峰级别对神经数据进行标记有助于多会话预训练，并实现了最先进的解码性能。然而，现有的基于尖峰的模型仅限于监督学习，限制了训练数据集的使用。为了解决这一问题，本文提出了MOJO（基于掩蔽自编码器的联合训练）框架，该框架通过掩蔽自编码和监督学习目标联合利用自监督学习。我们在猴子运动皮层和小鼠多区域记录的三个尖峰数据集上评估了MOJO，结果显示其性能优于纯监督学习模型，尤其在有限标签数据的情况下表现更为突出。MOJO还在其他神经模态上展现出良好的泛化能力，表明其在标签稀缺环境下的应用潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有尖峰解码模型在监督学习中对标记数据的依赖，导致在标签稀缺情况下性能下降的问题。

核心思路：MOJO框架通过结合自监督学习和监督学习，利用未标记数据进行训练，从而提升模型的泛化能力和解码性能。

技术框架：MOJO的整体架构包括两个主要模块：掩蔽自编码器用于自监督学习，监督学习模块用于处理带标签的数据。模型通过这两个模块的联合训练，提升了对神经数据的解码能力。

关键创新：MOJO的最大创新在于将自监督学习与监督学习相结合，使得模型能够在缺乏标记数据时仍然表现出色，这与传统方法依赖大量标记数据的本质区别。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来平衡自监督和监督学习的目标，同时在网络结构上进行了优化，以提高对尖峰数据的处理能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，MOJO在多个数据集上均优于纯监督学习模型，尤其在少量标记数据的情况下，解码性能提升显著，具体表现为在猴子和小鼠数据集上均实现了超过20%的性能提升。此外，MOJO在处理人类电皮层数据时也展现出与专门为连续信号设计的神经基础模型相当的性能。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括脑机接口、神经康复和神经科学研究等。通过提高神经解码的灵活性和可扩展性，MOJO框架能够在不同物种和任务中有效利用未标记数据，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Robust and accurate neural decoders are integral to neurotechnologies such as brain-computer interfaces and closed-loop experiments. Recent work has shown that tokenizing neural data at the spike level facilitates multi-session pretraining and delivers state-of-the-art decoding performance. However, current spike-based models are restricted to supervised learning (SL), limiting training to datasets with paired behavioural labels. To address this limitation, we introduce MOJO (Masked autOencoder-based JOint training), a training framework for spike-tokenizing models that jointly leverages self-supervised learning (SSL) via masked autoencoding and SL objectives. We evaluate MOJO on three spiking datasets spanning monkey motor cortex during reaching tasks and multi-regional mouse recordings during vision and decision making tasks, demonstrating superior performance over purely SL-trained models. This improvement is especially pronounced when training with limited labelled data, particularly in few-shot finetuning, where only a small amount of labelled data from a new session is available. Incorporating SSL also yields more interpretable neuronal representations, improving performance on brain region classification and spike-statistics prediction without explicit optimization for these tasks. We further show that MOJO generalizes beyond spiking data to human electrocorticography during speech, where it continues to outperform purely SL-trained models and achieves performance comparable to neuro-foundation models (NFMs) designed specifically for continuous signals. Overall, augmenting spike-tokenizing models with SSL improves performance in label-impoverished settings and enables the use of unlabelled data across various tasks and species, while generalizing to other neural modalities. These results suggest a path towards more flexible and scalable data usage when training NFMs.