Post #13726

Авторы (анонимные, статья на двойном слепом рецензировании) представили работу под названием «Large EEG Foundation Model Learns Informative Low-Frequency Representations from Intracranial Brain Signals». В ней исследуется возможность переноса знаний, полученных Фундаментальными моделями на основе неинвазивной электроэнцефалограммы, на задачи декодирования инвазивных сигналов электрокортикограммы. Проблема заключается в том, что ЭКоГ обеспечивает более высокое соотношение сигнал-шум, однако её трудно собирать в больших объёмах из-за ограниченного числа пациентов и малого пространственного покрытия. Для решения этой задачи авторы разработали модуль проекции каналов ЭКоГ в формат ЭЭГ и применили лёгкую стратегию адаптации предобученной модели. Результаты показали, что адаптированная модель ЭЭГ превосходит стандартные декодеры ЭКоГ в извлечении информации о движениях пальцев из низкочастотных сигналов ЭКоГ с частотой дискретизации 128 Гц. Таким образом, данная работа открывает новую парадигму для инвазивных интерфейсов мозг-компьютер, демонстрируя, что знания, полученные при анализе ЭЭГ, могут улучшить декодирование сигналов ЭКоГ.