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生理信号是了解人体各种生理状态不可或缺的重要线索，现有的大部分工作都集中于针对多种应用场景的单一类型生理信号。然而，人体是一个整体的生物系统，各种生理数据之间内在的相互联系不容忽视。特别是考虑到大脑作为生命活动的控制中心，脑电图（EEG）与其他生理信号表现出显著的相关性。因此，EEG与其他生理信号之间的相关性有可能在各种场景中提高性能。然而，实现这一目标仍然受到几个挑战的制约：同时收集的生理数据的稀缺性、各种信号之间相关性的差异以及各种任务之间的相关性差异。为了解决这些问题，我们提出了一个统一的生理信号对齐框架Brant-X，来模拟EEG与其他信号之间的相关性。我们的方法（1）利用EEG基础模型将EEG中的丰富知识高效地转移到其他生理信号；（2）引入两级对齐，从不同语义尺度完全对齐EEG和其他信号的语义。在实验中，与任务无关和任务特定的基线相比，Brant-X在不同场景的各种下游任务上实现了最佳性能，包括睡眠阶段分类、情绪识别、步态冻结检测和眼动交流。此外，对心律失常检测任务的分析和案例研究中的可视化进一步说明了Brant-X在从EEG到其他生理信号的知识转移方面的有效性。模型主页位于https://github.com/DaozeZhang/Brant-X/。
Brant-X：统一的生理信号对齐框架
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