2026年03月02日
## 要約：
Brain-OFは、fMRI、EEG、MEGという異なる脳波測定法を統合した初の全機能型脳基盤モデルです。異なるデータ形式を統一的に扱うための技術を導入し、大規模なデータセットで学習させることで、多様な脳科学タスクにおいて優れた性能を発揮します。このモデルは、多種多様な脳波データ統合と、時間・周波数領域での同時学習の有効性を示しています。
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## 翻訳：
arXiv:2602.23410v1発表タイプ：新規
要旨：脳基盤モデルは、幅広い神経科学タスクにおいて目覚ましい進歩を遂げています。しかし、既存のモデルの多くは単一の機能モダリティに限定されており、画像技術にわたる相補的な時空間ダイナミクスと集団データ規模を活用する能力を制限しています。この制限に対処するために、fMRI、EEG、MEGを共同で事前学習した最初の全機能型脳基盤モデルであるBrain-OFを提案します。Brain-OFは、統一的なフレームワーク内で単一モダリティと多モダリティの両方の入力を処理できます。異なる時空間分解能を調整するために、多様な脳波信号を共通のセマンティック空間に投影するAny-Resolution Neural Signal Samplerを導入します。さらに、セマンティックシフトを管理するために、Brain-OFバックボーンはDINTアテンションとSparse Mixture of Expertsを統合します。ここで、共有エキスパートはモダリティ不変の表現を捉え、ルーティングされたエキスパートはモダリティ固有のセマンティクスを専門とします。さらに、脳信号の時間および周波数ドメインの両方で同時に再構築する、時間-周波数Masked Modelingという、デュアルドメイン事前学習目標を提案します。Brain-OFは、約40のデータセットを含む大規模コーパスで事前学習され、多様な下流タスクにおいて優れた性能を発揮し、共同多モダリティ統合とデュアルドメイン事前学習の利点を強調しています。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2602.23410)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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