arXiv · Machine Learning· Hanseul Choi, Jinyeong Park, Seongwon Jin, Sungho Park, Jibum Kim·· 9 小时前AI 评分35
CAMEL-CLIP：面向可泛化脑基础模型的通道感知多模态脑电-文本对齐
CAMEL-CLIP: Channel-aware Multimodal Electroencephalography-text Alignment for Generalizable Brain Foundation Models
AI 导读
CAMEL-CLIP提出一种面向异构通道配置的对比式脑电-文本多模态基础模型，以增强脑电表征的泛化能力。模型结合基于通道属性的位置编码、动态通道投影和双层对比学习，在单通道与整体样本层面对齐脑电信号和文本。线性探测下，它在多个数据集的评测基线中取得最高平均平衡准确率，跨不同通道配置迁移时无需重新训练分类器仍保持较高分类表现。
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