EEG 分析的表征学习与基础模型：当前趋势、基本洞见与未来方向

本文围绕 EEG 分析中的特征表征与知识迁移问题，综述利用大规模 EEG 数据、表征学习和迁移学习支持临床应用与 BCI 的机器学习方法，并尝试从信号处理角度联系模型分析与神经科学洞见。基于摘要分析，未取得论文全文；本文是综述性材料，而非一个新模型或权重的发布。 研究对象主要是 EEG 与 iEEG。作者以 EEG 在认知神经科学、临床和工程中的应用为背景，讨论表征学习的一般原则，并表示将提供 EEG 分析的实践示例。摘要所述方法路径是利用大规模数据学习潜在 EEG 特征，并借助迁移学习服务不同应用；但未明确具体基础模型、预训练任务、损失函数、训练规模或迁移协议，不能据此认定采用了自监督学习或掩码建模。 作者强调，AI 模型不仅用于预测任务，也可用于探索神经科学洞见，并应与 EEG 信号分析的基本原理建立联系。作者认为所讨论的多数方法也适用于其他脑信号模态，但摘要未提供跨模态验证细节，这一适用性不能视为已经证实的迁移效果。 摘要未提供可核对的定量结果、数据集、被试数、被试内或跨被试划分及对照基线，因此无法判断所述潜在特征在临床任务或 BCI 中的收益幅度。阅读全文时可重点核对基础模型的定义与覆盖范围、表征与生理机制的解释关系，以及实践示例的数据处理和评估条件；实验协议、消融及统计信息尚未验证。