#Montage Mismatch

GRAFT-EEG：用于跨数据集运动想象 EEG 的规范感知物理场传输

基于摘要分析。GRAFT-EEG 研究跨数据集运动想象 EEG 解码，将蒙太奇、参考和活跃传感器变化视为观测算子变化，而不只是表征偏移。其核心贡献是在拟合阶段不接收目标信号、标签或经验统计量的条件下，利用物理场传输构建跨数据集预测；目标电极坐标仅用于实例化固定预测算子。 机制上，方法消除活跃传感器集合下公共参考的规范自由度，再通过模板运动 leadfield 传输各数据集原生传感器掩码。源数据拟合的谱分类器承担主要决策，有界状态空间模型（SSM）残差作为辅助。作者给出了受限可辨识性与算子扰动界，但其假设、适用条件及具体实现尚需全文核对。 作者报告，在包含 253 名被试、五个目标数据集的留一数据集评估中，动态 GRAFT-EEG 的各目标等权 Balanced Accuracy 为 60.865%，strict-clean 5/5 BIOT 为 52.684%；分层差异为 +8.182 个百分点，95% CI 为 +6.382 至 +10.196，所有目标上的差异均为正。在四个 EEGPT-clean 目标上，两者描述性均值分别为 61.520% 与 59.057%；这一不同目标集合的结果不宜与前述协议直接比较。 作者报告，四项事后 exact same-parent 对照中，FULL 相对 coordinate-basis、matched-spectrum、row-shuffled 和 wrong-anatomy 分别提高 9.959、9.698、11.241 和 3.985 个百分点；所有 95% CI 均不含零，Holm 校正后 P < 0.001。这些对照为物理算子的贡献提供支持，具体匹配与控制方式尚未验证。 另一个 60 名被试的同范式评估中，作者报告物理算子对比仍为正：+4.029 个百分点，95% CI 为 +2.338 至 +5.773；动态与静态版本的差异则尚无定论。摘要将其预注册验证状态界定为部分确认，而非不受限的外部验证。作者另报告 SSM 增益为 +1.059 个百分点，95% CI 为 +0.013 至 +1.892，具体所属评估协议尚待核对。 结论限于五个二分类运动想象域及已测试算子。复现需核对模板 leadfield、原生掩码与参考处理、源数据拟合流程、目标信息使用边界，以及理论条件、数据划分和统计协议；全文、实现可用性及完整消融信息尚未验证。