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MSGM: un Mamba de grafos espaciotemporales multiescala para el reconocimiento de emociones por EEG

Hanwen Liu1, Yifeng Gong1, Zuwei Yan2

  • 1The School of Electronics and Communication Engineering, Sun Yat-sen University, Shenzhen, China.

Frontiers in neuroscience
|February 23, 2026
PubMed
Resumen

El Mamba de Grafos Espaciotemporales Multiescala (MSGM) mejora el reconocimiento de emociones por electroencefalografía (EEG) al modelar la dinámica cerebral de manera eficiente. Este enfoque novedoso logra alta precisión y rendimiento en tiempo real para aplicaciones de salud móvil.

Palabras clave:
Mambaelectroencefalograma (EEG)reconocimiento de emocionesredes neuronales de grafosmultiescala

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Área de la Ciencia:

  • Neurociencia
  • Ciencias de la Computación
  • Inteligencia Artificial

Sus antecedentes:

  • El reconocimiento de emociones basado en electroencefalografía (EEG) es crucial para la salud móvil y la computación afectiva.
  • Los métodos existentes luchan con el equilibrio entre el modelado de dinámicas cerebrales complejas y la eficiencia computacional para el despliegue en el borde.
  • Los enfoques actuales a menudo pasan por alto las dinámicas temporales multiescala y la conectividad cerebral espacial jerárquica.

Objetivo del estudio:

  • Presentar el Mamba de Grafos Espaciotemporales Multiescala (MSGM) para el reconocimiento de emociones basado en EEG eficiente y robusto.
  • Abordar las limitaciones en el modelado de la actividad cerebral espaciotemporal compleja y la sobrecarga computacional en métodos existentes.
  • Facilitar la monitorización clínica en tiempo real y la interacción afectiva a través de IA desplegable en el borde.

Principales métodos:

  • El MSGM propuesto utiliza segmentación temporal multiventana para la extracción de características de la densidad espectral de potencia relativa (rPSD).
  • Emplea grafos globales y locales bimodales refinados por Redes de Convolución de Grafos (GCN) de profundidad múltiple para modelar la conectividad cerebral jerárquica.
  • Integra un módulo MSST-Mamba de una sola capa para una complejidad computacional lineal y un modelado eficiente del espacio de estados.

Principales resultados:

  • MSGM logró precisión y puntuaciones F1 competitivas en los conjuntos de datos SEED, THU-EP y FACED bajo protocolos independientes del sujeto (por ejemplo, 91.43% de precisión en SEED).
  • Demostró inferencia a nivel de milisegundos (151 ms) en un dispositivo de borde NVIDIA Jetson Xavier NX, confirmando la idoneidad en tiempo real.
  • Mostró una generalización y eficiencia robustas debido a la arquitectura de una sola capa MSST-Mamba.

Conclusiones:

  • MSGM captura eficazmente dinámicas cerebrales espaciotemporales complejas con baja sobrecarga computacional, adecuado para aplicaciones en tiempo real.
  • El marco integra a priori neuroanatómicos en el modelado del espacio de estados para mejorar la precisión y la interpretabilidad.
  • El trabajo futuro se centrará en la integración multimodal y la optimización del modelado espacial jerárquico para la variabilidad entre sujetos.