BraVista：视觉语言模型统一EEG解码

研究者 Parastoo Azizeddin、Omid Sharafi 和 Maryam M. Shanechi 提出 BraVista，一个将多通道 EEG 信号编码为结构化图像、通过指令条件化的视觉-语言模型（VLM）实现多任务学习的框架，并在睡眠分期、情绪识别、认知负荷分类和异常 EEG 检测四个数据集上报告了强劲表现。 该方法对通用领域 VLM 进行持续后训练，无需单独的大规模 EEG 预训练，即可同时处理多项 EEG 解码任务。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。