多尺度脑电基础模型

跨设备稳健表征

不依赖固定通道排布，在不同电极布局与任务间无需手动对齐即可提取一致的神经表征。

Wensheng, Chen · 李玉榕 · Jiyu, Tan · Xue, Xiaojing · Zhao, Zhenhua

Pattern Recognition 2026

参数信息

线性探测SOTA数据集数
10
全微调SOTA数据集数
8

技术优势

轻量适配新任务

通过混合生成-判别式自监督学习，特征线性可分离，因此仅需少量微调即可在新任务上取得良好效果。

少量样本即可微调

线性探测下在 10 个基准数据集达到最优，说明模型提取的特征通用性强，标签稀缺时也能用。

应用场景