EEG-EMG FAConformer：用于 EEG 与 EMG 融合的频率感知 Conv-Transformer
基于摘要分析。该研究面向运动康复 BCI 中的运动模式识别，提出 EEG-EMG FAConformer，通过结合时间与频率信息的注意力模块融合 EEG 和 EMG，旨在利用脑电活动与动作执行信号的互补信息改善解码。 研究背景是，在基于运动想象（MI）的康复训练中鼓励患者同时尝试实际动作执行，而 EMG 可提供与动作执行相关的生理信息。方法专门设计频带注意力模块用于 EEG 编码，并包含 Multi-Scale Fusion Module、Independent ChannelSpecific Convolution Module（ICSCM）及 Fuse Module。作者认为这些模块能够抑制 EEG 和 EMG 中的无关信息并挖掘潜在动态；摘要尚不足以确认其具体计算机制、模态交互方式、损失函数及训练流程。 作者报告，该方法在 Jeong2020 数据集的运动模式识别实验中优于已有方法，并表现出较好的鲁棒性与稳定性。摘要未提供具体指标、数值、对照方法或数据划分，因此不能据此判断收益大小，也不能将结果归入被试内、跨被试或跨会话协议。实验协议、消融及统计信息尚未验证。 复现时值得核对 EEG 与 EMG 的同步和预处理方式、频带定义、各模块的独立贡献，以及双模态方法相对单模态方法的增益。还需确认任务中的实际动作执行条件及 EMG 可用性，才能判断其对不同 MI 康复场景的适用范围；当前材料不支持推断临床康复效果。代码、被试构成与复现配置尚未验证。