PhysioOmni

PhysioOmni是一个用于多模态生理信号分析的通用基础模型，旨在处理任意缺失模态。该模型通过训练一个解耦的多模态分词器，实现模态无关和模态特定目标的掩码信号预训练，从而在保持与任意缺失模态兼容性的同时，提取通用表示。PhysioOmni在情绪识别、睡眠阶段分类、运动预测和精神负荷检测等四个下游任务上进行了广泛的实验，结果表明，PhysioOmni在保持对缺失模态的强鲁棒性的同时，实现了最先进的性能。PhysioOmni is a general-purpose foundational model for multimodal physiological signal analysis, designed to handle arbitrarily missing modalities. This model trains a decoupled multimodal tokenizer to perform masked signal pre-training for both modality-agnostic and modality-specific objectives, thereby extracting universal representations while maintaining compatibility with arbitrarily missing modalities. Extensive experiments have been conducted on PhysioOmni across four downstream tasks, namely emotion recognition, sleep stage classification, motion prediction, and mental load detection. The results demonstrate that PhysioOmni achieves state-of-the-art performance while maintaining strong robustness against missing modalities.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

PhysioOmni数据集的构建采用了多模态生理信号的联合学习方法，通过解耦多模态标记器和掩码信号建模来提取通用表征。具体而言，该方法首先训练一个解耦的多模态标记器，利用共享码书和私有码书将多模态嵌入分解为模态不变和模态特定的编码。这些离散编码作为掩码信号建模的基础，使编码器能够学习跨模态的通用表征。在微调阶段，通过引入同质表征映射和原型对齐，确保模型能够适应任意缺失的模态组合。

特点

PhysioOmni数据集的特点在于其多模态性和鲁棒性。该数据集整合了EEG、ECG、EOG和EMG等多种生理信号，涵盖了情绪识别、睡眠阶段分类、运动预测和脑力负荷检测等多个下游任务。其独特的解耦多模态标记器和掩码信号预训练策略使其能够有效处理模态缺失问题，并在多种模态组合下保持高性能。此外，数据集通过原型对齐和模态特定预测进一步增强了模型的适应性和泛化能力。

使用方法

PhysioOmni数据集的使用方法包括三个主要步骤：预训练、微调和推理。在预训练阶段，利用解耦多模态标记器和掩码信号建模学习通用表征。在微调阶段，通过同质表征映射和原型对齐对预训练编码器进行适应性调整，以处理下游任务中的缺失模态问题。在推理阶段，模型能够根据输入的模态组合动态调整，输出相应的预测结果。该数据集适用于多种脑机接口任务，用户可以根据具体需求选择不同的模态组合进行训练和测试。

背景与挑战

背景概述

PhysioOmni是由南洋理工大学和上海交通大学的研究团队于2025年提出的多模态生理信号基础模型，旨在解决脑机接口和医疗健康领域的关键问题。该模型创新性地整合了EEG、ECG、EOG和EMG等多种生理信号，通过解耦模态不变特征和模态特定特征，构建了统一的表征学习框架。其核心突破在于采用分离式多模态标记器和掩码信号预训练技术，显著提升了模型在情绪识别、睡眠分期分类等下游任务中的泛化能力。作为首个能同时处理任意缺失模态的生理信号基础模型，PhysioOmni为多模态生理计算建立了新的研究范式。

当前挑战

PhysioOmni面临的挑战主要体现在三个方面：在领域问题层面，多模态生理信号存在显著的异构性特征，如何有效解耦模态间共享模式与特有模式成为关键难题；在模型构建层面，不同生理信号采样率和时间尺度差异导致时空对齐困难，需设计特殊的跨模态对齐模块；在应用部署层面，现实场景中普遍存在的模态缺失问题要求模型具备动态适应能力，这需要通过原型对齐等创新机制来保证推理鲁棒性。此外，模型还需平衡计算效率与表征能力，避免因模态专用编码器带来的参数量膨胀问题。

常用场景

经典使用场景

PhysioOmni数据集在脑机接口（BCI）和医疗健康领域具有广泛的应用场景，特别是在多模态生理信号分析方面。其经典使用场景包括情绪识别、睡眠阶段分类、运动预测和心理负荷检测。通过整合EEG、ECG、EOG和EMG等多种生理信号，PhysioOmni能够提供全面的生理状态表征，适用于需要高精度和多模态融合的研究场景。

实际应用

在实际应用中，PhysioOmni为医疗诊断、脑机接口开发和心理健康监测提供了强大支持。例如，在临床环境中，医生可以利用该数据集进行精准的情绪障碍诊断或睡眠质量评估。在BCI领域，研究人员能够基于多模态信号开发更为灵敏和可靠的控制系统。此外，心理健康应用如压力检测和认知负荷评估也受益于PhysioOmni提供的高质量数据。

衍生相关工作

PhysioOmni的推出催生了一系列相关研究，特别是在多模态基础模型领域。基于该数据集，学者们开发了多种先进的算法，如基于掩码信号建模的预训练方法和原型对齐的弹性微调策略。这些工作不仅扩展了PhysioOmni的应用范围，还推动了跨模态表示学习、模态缺失处理等方向的技术进步，为后续研究奠定了重要基础。