近日，上海交通大学计算机学院通用人工智能研究所吕宝粮教授、郑伟龙副教授团队联合上海交通大学医学院附属瑞金医院脑病中心徐纪文教授、陆勇教授团队，在情感计算国际顶级期刊《IEEE Transactions on Affective Computing》发表了题为 “Gram: A Large General EEG Model for Raw Data Classification and Restoration” 的研究论文。

在情感脑机接口和临床医学等领域，脑电（EEG）信号因易获取、无创等优点已被广泛应用于情绪识别和神经疾病诊断等场景。但脑电信号信噪比低、易受干扰以及临床数据资源分散等问题，严重制约了相关技术的落地。为此，上海交通大学计算机学院与瑞金医院脑病中心开展了深度合作，依托瑞金医院脑病中心丰富的临床脑电数据资源，共同研发了兼具原始脑电信号分类与修复双重功能的通用脑电大模型 Gram（见图1），为脑电信号的临床应用提供了全新的解决方案。

图1、Gram 模型概述。 Gram 使用 15 个数据集的 7000 小时脑电信号进行预训练，能够适应四类跨被试的下游任务，同时支持原始脑电信号分类和数据修复任务。

本次合作的核心成果与贡献包括：

1. 瑞金医院临床数据集（RUIJIN Dataset）：模型训练的核心支撑

瑞金医院作为合作方，提供了大规模、高质量的临床脑电数据集 ——RUIJIN Dataset。该数据集专为癫痫患者采集，采样率涵盖 500Hz、1000Hz 及 2000Hz 等多种规格，总时长高达 3922.24 小时，占 Gram 模型全部预训练数据的 53.8%。数据经严格匿名化处理，既保障了患者隐私，又为模型提供了真实、复杂的临床场景的数据支撑。

2. Gram 通用脑电大模型：融合临床数据的技术创新

双方联合研发的 Gram 模型采用两阶段架构，实现了原始脑电信号分类与修复的双重突破：

• 第一阶段通过基类量化技术，将原始脑电信号切片分类为富含时间特征的基类，完成信号的离散化编码；

• 第二阶段创新性地设计了多视图层融合掩码自编码器，通过频谱模拟目标和基类分类目标，高效地整合了脑电信号的时间和频谱信息。模型包含 Gram-B、Gram-M、Gram-L 三个变体，参数规模从 6M 到 251.28M，可灵活适配不同的应用场景。

3. 临床与技术的双向赋能：合作价值凸显

基于瑞金医院脑病中心临床数据训练的 Gram 模型，在多项任务中展现出卓越的性能：

• 在癫痫相关事件分类等下游任务中，Gram-L 模型以比现有的基准模型少近 1 亿参数的优势，而且将监测准确率提升了 4.5%；

• 针对临床脑电信号易受噪声干扰的痛点，模型能有效修复受损信号，修复后的数据分类性能显著优于传统插值方法，尤其在高噪声比例场景下优势明显（如图2所示）。同时，模型的强泛化能力使其能适配不同采集设备、电极配置的脑电数据，为临床脑电分析的标准化提供了可能。

图2、使用 Gram-B 与球面样条插值进行修复后的分类结果比较

此次上海交通大学计算机学院与瑞金医院的跨学科合作，充分发挥了高校技术研发与医院临床资源的互补优势，有力推动了脑电信号处理技术与临床诊疗的深度融合，为癫痫等神经疾病的辅助诊断与治疗探索出了一条新的技术路径。

Gram 模型代码与预训练权重已开源：https://github.com/iiieeeve/Gram

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11271181

论文作者简介

李子怡于2020年在华南理工大学电子与信息学院获得电子科学与技术学士学位，随后于2025年在上海交通大学计算机学院获得计算机科学与技术博士学位，师从吕宝粮教授。其研究方向包括情感计算、情感脑机接口与机器学习。

郑伟龙，上海交通大学计算机学院长聘教轨副教授，博士生导师。入选国家级高层次海外青年人才和上海市海外高层次青年人才。他于2018年在上海交通大学计算机科学与工程系获博士学位，之后在哈佛大学医学院麻省总医院和麻省理工学院脑与认知科学系从事博士后研究，长期从事脑认知与智能、情感计算、脑机交互、类脑计算理论与模型等方面的研究。在国际高水平会议和期刊发表研究论文110余篇，多篇论文入选ESI高被引论文。荣获IEEE Transactions on Autonomous Mental Development最佳论文奖、IEEE Transactions on Affective Computing最佳论文奖、ACM Multimedia Top Paper Award、中国人工智能学会优秀博士学位论文奖以及吴文俊人工智能自然科学一等奖，入选上海市浦江人才项目、小米青年学者、微软亚洲研究院铸星计划、2023和2024全球前2%科学家年度影响力榜单。目前担任IEEE Transactions on Affective Computing编委。

个人主页：https://weilongzheng.github.io/

徐纪文，上海交通大学医学院附属瑞金医院教授、主任医师，专攻功能神经外科与癫痫外科。现任上海交通大学医学院附属瑞金医院癫痫中心主任，同时担任中国抗癫痫协会常务理事、上海市抗癫痫协会副会长、中国抗癫痫协会立体定向脑电图专业委员会副主任委员、中华医学会神经外科分会功能神经外科学组委员、中国医师协会神经外科医师分会功能神经外科学组委员、中国医师协会神经调控专业委员会委员以及中国抗衰老促进会神经系统疾病专业委员会委员。

陆勇，上海交通大学医学院附属瑞金医院教授、主任医师。现任上海交通大学医学院附属瑞金医院副院长、脑病中心主任和国家磁共振工程技术研究中心副主任。他是国家级创新人才、上海市领军人才，担任亚洲肌肉骨骼学会（AMS）执行委员、世界卫生组织（WHO）西太平洋地区医疗质量改进项目专家。曾荣获中华医学科技奖二等奖、上海市科技进步奖（第一完成人），其团队在《自然》、《自然・医学》以及《科学进展》等国际顶级期刊发表论文 11 篇，总被引次数超 2500 次。他牵头多项国家级重大科研项目，参与制定 5 项国家法规及 2 项国际指南。

吕宝粮，上海交通大学计算机学院二级教授、博士生导师、IEEE Fellow。1994年获日本京都大学工学博士学位，现任上海交通大学智能人机交互与认知工程上海高校重点实验室主任、上海交通大学计算机学院仿脑计算与机器智能研究中心主任、上海交通大学医学院附属瑞金医院脑机接口与神经调控共同主任和上海零唯一思科技有限公司首席科学家，担任Journal of Neural Engineering、《模式识别与人工智能》和《智能科学与技术学报》编委。荣获2018 IEEE Trans. Autonomous Mental Development最佳论文奖、2020年度吴文俊人工智能自然科学一等奖、2021 IEEE Trans. Affective Computing最佳论文奖、2022亚太神经网络学会杰出成就奖和2025年度中国脑-机接口“华瑙奖”卓越学者奖，入选2020-2025全球前2%顶尖科学家榜单和2020-2025爱思唯尔中国高被引学者榜单（计算机科学与技术）。主要研究领域包括类脑计算理论与模型、深度学习、脑电大模型、情感智能、情感脑机接口及其在情感障碍疾病客观评估中的应用。