Europe PMC · 脑机接口文献· Xu Y, Vong CM, Xu Z, Fu J, Li J, Chen C.·2026-11-01 00:00· 3 天前精选AI 评分60

DMSL：用于混合EEG-fNIRS脑机接口的解耦多模态时空学习方法

Disentangled Multimodal Spatiotemporal Learning for Hybrid EEG-fNIRS Brain-Computer Interface.

AI 导读

研究者提出了一种名为DMSL的解耦多模态时空学习方法，旨在解决混合EEG-fNIRS脑机接口中信号整合困难及表征冗余的问题。该方法通过统一框架同时执行多模态时空耦合与解耦表征学习，利用紧凑卷积模块、多模态注意力交互模块及自适应多分支图卷积模块提取特征并分离共性与特异性表征。

推荐理由

原文提出了混合EEG-fNIRS脑机接口的解耦多模态时空学习方法，在三个公开数据集上展示了优于基线的解码性能。