在人工智能快速演進與腦機接口（BCI）持續(xù)深化發(fā)展的今天，多模態(tài)腦信號融合成為推動腦科學(xué)技術(shù)應(yīng)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)——融合時空卷積和雙重注意機制的EEG-fNIRS多模態(tài)腦信號分類算法。該技術(shù)顯著提升了多模態(tài)信號在復(fù)雜任務(wù)中的解碼能力，更以輕量級的架構(gòu)，實現(xiàn)了可部署于實時BCI系統(tǒng)的分類性能優(yōu)化，填補了現(xiàn)有方法對實時性與精度之間權(quán)衡難題的空白。

腦機接口（Brain-Computer Interface, BCI）致力于通過解碼大腦活動來實現(xiàn)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間響應(yīng)速度。單獨使用任何一種模態(tài)都可能導(dǎo)致對用戶意圖的片面解讀或信號信息的損失。

近年來，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，顯著提升了腦信號解碼的準確性和穩(wěn)定性。但多模態(tài)融合仍面臨兩個核心挑戰(zhàn)：一是如何在信息融合過程中有效保留關(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，實現(xiàn)模型的輕量化和可實時部署性。

微算法科技設(shè)計的算法技術(shù)結(jié)構(gòu)融合了多個先進組件，全面考慮EEG與fNIRS兩類信號的差異性與協(xié)同性。其核心包括以下幾個關(guān)鍵模塊：預(yù)處理層、時空卷積特征提取網(wǎng)絡(luò)、雙重注意融合機制以及多任務(wù)輸出分類器。

首先，EEG與fNIRS數(shù)據(jù)分別經(jīng)過獨立預(yù)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態(tài)。兩個數(shù)據(jù)源分別轉(zhuǎn)化為張量輸入，輸入進卷積網(wǎng)絡(luò)中以提取底層特征。

隨后，時空卷積網(wǎng)絡(luò)（Spatio-Temporal Convolution Network, ST-CNN）分別應(yīng)用于兩種模態(tài)。這種結(jié)構(gòu)能夠同時捕捉信號在時間維度上的動態(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(qū)域則體現(xiàn)出皮質(zhì)區(qū)域活動的空間局部性。微算法科技通過3D卷積結(jié)構(gòu)有效整合時間序列與通道信息，構(gòu)建深層語義表示。

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(nèi)注意力（Intra-modal Attention），其作用是強化模態(tài)內(nèi)部關(guān)鍵特征的權(quán)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模態(tài)的特征圖進行加權(quán)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(jié)合能夠有效解決通用模型中模態(tài)主導(dǎo)與模態(tài)沖突問題，實現(xiàn)更加穩(wěn)健的信息融合。

最終輸出通過多任務(wù)分類器進行并行預(yù)測，兼顧主任務(wù)（運動想象分類）與副任務(wù)（模態(tài)分類、通道判別等）間的關(guān)系。多任務(wù)學(xué)習(xí)架構(gòu)提升了模型對非運動狀態(tài)下信號噪聲的容錯能力，同時增加了泛化性能。

微算法科技該技術(shù)較于傳統(tǒng)融合方法在多個層面上實現(xiàn)了顯著突破。首先，摒棄了依賴人工設(shè)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(yīng)提取特征。這不僅減少了人為先驗偏差，也提升了適應(yīng)不同受試者的能力。其次，采用了時空融合與注意機制結(jié)合的混合模型架構(gòu)，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(jié)構(gòu)提供了豐富的標簽反饋機制，提升了小樣本場景下的訓(xùn)練穩(wěn)定性與學(xué)習(xí)效率。結(jié)合遷移學(xué)習(xí)策略，該模型在跨實驗、跨受試者的泛化測試中表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢，解決了多模態(tài)腦信號模型訓(xùn)練對大規(guī)模數(shù)據(jù)依賴的問題。

微算法科技融合EEG-fNIRS腦信號的多模態(tài)分類算法技術(shù)，展示了神經(jīng)智能與深度學(xué)習(xí)融合的巨大潛力。通過引入時空卷積結(jié)構(gòu)與雙重注意力機制，該算法不僅有效提升了信號分類的準確性和魯棒性，還克服了傳統(tǒng)BCI系統(tǒng)在實時性與特征保留之間的權(quán)衡問題，實現(xiàn)了理論研究向?qū)嶋H部署的關(guān)鍵跨越。

作為一種面向未來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(xù)優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，引入自監(jiān)督學(xué)習(xí)、聯(lián)邦建模等新機制，進一步推動多模態(tài)腦信號融合技術(shù)在實際場景中的普及與落地。隨著人工智能與腦科學(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(yī)療和下一代交互系統(tǒng)中發(fā)揮越來越關(guān)鍵的作用。