在人工智能快速演進(jìn)與腦機接口（BCI）持續深化發(fā)展的今天，多模態(tài)腦信號融合成為推動(dòng)腦科學(xué)技術(shù)應用突破的重要方向。針對當前非侵入性腦信號分析中存在的諸多瓶頸，微算法科技（NASDAQ:MLGO）自主研發(fā)出一種創(chuàng )新性的融合分析算法技術(shù)——融合時(shí)空卷積和雙重注意機制的EEG-fNIRS多模態(tài)腦信號分類(lèi)算法。該技術(shù)顯著(zhù)提升了多模態(tài)信號在復雜任務(wù)中的解碼能力，更以輕量級的架構，實(shí)現了可部署于實(shí)時(shí)BCI系統的分類(lèi)性能優(yōu)化，填補了現有方法對實(shí)時(shí)性與精度之間權衡難題的空白。

腦機接口（Brain-Computer Interface, BCI）致力于通過(guò)解碼大腦活動(dòng)來(lái)實(shí)現人與機器的直接通信。然而，目前非侵入性腦信號采集技術(shù)如腦電圖（Electroencephalography, EEG）和功能性近紅外光譜（Functional Near-Infrared Spectroscopy, fNIRS）均存在各自的局限性。EEG具有高時(shí)間分辨率但空間定位能力較差；fNIRS則提供了較好的空間分布信息但缺乏足夠的時(shí)間響應速度。單獨使用任何一種模態(tài)都可能導致對用戶(hù)意圖的片面解讀或信號信息的損失。

近年來(lái)，EEG-fNIRS的多模態(tài)腦信號融合技術(shù)逐漸受到重視，其優(yōu)勢在于融合了兩種模態(tài)的互補特性，顯著(zhù)提升了腦信號解碼的準確性和穩定性。但多模態(tài)融合仍面臨兩個(gè)核心挑戰：一是如何在信息融合過(guò)程中有效保留關(guān)鍵特征，避免信號間的信息冗余與丟失；二是在保證算法性能的同時(shí)，實(shí)現模型的輕量化和可實(shí)時(shí)部署性。

微算法科技設計的算法技術(shù)結構融合了多個(gè)先進(jìn)組件，全面考慮EEG與fNIRS兩類(lèi)信號的差異性與協(xié)同性。其核心包括以下幾個(gè)關(guān)鍵模塊：預處理層、時(shí)空卷積特征提取網(wǎng)絡(luò )、雙重注意融合機制以及多任務(wù)輸出分類(lèi)器。

首先，EEG與fNIRS數據分別經(jīng)過(guò)獨立預處理，EEG信號采用帶通濾波、偽跡剔除與標準化操作，以增強頻域特征；fNIRS則使用光程校正與氧合/脫氧血紅蛋白分離處理，以獲得準確的血流動(dòng)態(tài)。兩個(gè)數據源分別轉化為張量輸入，輸入進(jìn)卷積網(wǎng)絡(luò )中以提取底層特征。

隨后，時(shí)空卷積網(wǎng)絡(luò )（Spatio-Temporal Convolution Network, ST-CNN）分別應用于兩種模態(tài)。這種結構能夠同時(shí)捕捉信號在時(shí)間維度上的動(dòng)態(tài)變化和在空間通道之間的交互模式。例如，在EEG中，不同電極間的信號組合具有強烈的空間相關(guān)性；在fNIRS中，探頭布置區域則體現出皮質(zhì)區域活動(dòng)的空間局部性。微算法科技通過(guò)3D卷積結構有效整合時(shí)間序列與通道信息，構建深層語(yǔ)義表示。

為了增強不同模態(tài)之間的互補特性，微算法科技（NASDAQ:MLGO）引入雙重注意機制（Dual Attention Mechanism）。第一級是模態(tài)內注意力（Intra-modal Attention），其作用是強化模態(tài)內部關(guān)鍵特征的權重分布，提升局部識別能力；第二級是模態(tài)間注意力（Inter-modal Attention），負責在融合前對兩個(gè)模態(tài)的特征圖進(jìn)行加權匹配，使得融合后的信息具備協(xié)同判別性。兩級注意力的結合能夠有效解決通用模型中模態(tài)主導與模態(tài)沖突問(wèn)題，實(shí)現更加穩健的信息融合。

最終輸出通過(guò)多任務(wù)分類(lèi)器進(jìn)行并行預測，兼顧主任務(wù)（運動(dòng)想象分類(lèi)）與副任務(wù)（模態(tài)分類(lèi)、通道判別等）間的關(guān)系。多任務(wù)學(xué)習架構提升了模型對非運動(dòng)狀態(tài)下信號噪聲的容錯能力，同時(shí)增加了泛化性能。

微算法科技該技術(shù)較于傳統融合方法在多個(gè)層面上實(shí)現了顯著(zhù)突破。首先，摒棄了依賴(lài)人工設計的特征選擇與通道剪枝方法，而采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )自適應提取特征。這不僅減少了人為先驗偏差，也提升了適應不同受試者的能力。其次，采用了時(shí)空融合與注意機制結合的混合模型架構，既提升了感知能力，又大大壓縮了模型的計算量。此外，多任務(wù)結構提供了豐富的標簽反饋機制，提升了小樣本場(chǎng)景下的訓練穩定性與學(xué)習效率。結合遷移學(xué)習策略，該模型在跨實(shí)驗、跨受試者的泛化測試中表現出顯著(zhù)優(yōu)勢，解決了多模態(tài)腦信號模型訓練對大規模數據依賴(lài)的問(wèn)題。

微算法科技融合EEG-fNIRS腦信號的多模態(tài)分類(lèi)算法技術(shù)，展示了神經(jīng)智能與深度學(xué)習融合的巨大潛力。通過(guò)引入時(shí)空卷積結構與雙重注意力機制，該算法不僅有效提升了信號分類(lèi)的準確性和魯棒性，還克服了傳統BCI系統在實(shí)時(shí)性與特征保留之間的權衡問(wèn)題，實(shí)現了理論研究向實(shí)際部署的關(guān)鍵跨越。

作為一種面向未來(lái)的腦機交互解決方案，該技術(shù)具備高度的可擴展性和移植性，微算法科技將持續優(yōu)化模型結構，引入自監督學(xué)習、聯(lián)邦建模等新機制，進(jìn)一步推動(dòng)多模態(tài)腦信號融合技術(shù)在實(shí)際場(chǎng)景中的普及與落地。隨著(zhù)人工智能與腦科學(xué)的不斷融合，相信該技術(shù)將在認知神經(jīng)科學(xué)、智慧醫療和下一代交互系統中發(fā)揮越來(lái)越關(guān)鍵的作用。