HEAR：具有异构电极自适应表征的 EEG 基础模型

基于摘要分析。HEAR 针对 EEG 基础模型难以适配不同设备的电极布局与电极数量这一问题，提出基于坐标的可学习空间嵌入与 spatially-guided transformer，将异构电极映射到统一表征空间并建模电极间的时空依赖。 核心机制是以电极坐标作为空间表征依据，而非仅依赖固定通道配置；统一空间表征随后交由 spatially-guided transformer 处理。其研究价值在于将设备异构性纳入基础模型设计。作者将 HEAR 称为首个明确支持异构 EEG 设备的 EEG 基础模型，该首创性主张尚未独立核实。摘要未提供坐标编码细节、空间引导的具体实现、预训练目标或训练与推理流程。 数据方面，作者报告构建了包含 8,782 小时 EEG 的大规模数据集，覆盖超过 150 种电极布局，电极数量最多达 1,132 个。这些数字描述的是数据集规模与布局覆盖范围，不能据此推断每段记录的通道数、被试数量或各类设备的数据占比。 结果方面，作者报告 HEAR 在支持异构 EEG 设备以及跨认知任务、跨被试泛化方面显著优于现有 EEG 基础模型，但摘要未列出具体任务、对照模型、指标、数值或数据划分，因而暂不能量化优势，也不能判定是否验证了未见布局或跨数据集泛化。 复现与评估应重点核对电极坐标的获取和标准化方式、可变通道输入的处理、训练与测试设备及被试的隔离、不同布局的数据分布，以及空间嵌入和 spatially-guided transformer 的消融。实验协议、消融及统计信息尚未验证；全文、代码、权重和数据开放条件也尚未核实。