NeuroBridge：通过认知先验与双向语义对齐实现生物启发的自监督 EEG 到图像解码

基于摘要分析。NeuroBridge 针对视觉神经解码中高质量刺激—脑响应配对稀缺、EEG 表征与视觉内容语义不匹配的问题，提出结合 Cognitive Prior Augmentation（CPA）和 Shared Semantic Projector（SSP）的自监督架构，核心贡献是通过模态特定增强与双向协同适应促进 EEG—图像对齐。摘要给出的量化结果属于图像检索，不能据此认定其已实现图像重建。 机制上，CPA 对 EEG 和图像施加非对称、模态特定的变换，以模拟感知变异并增加语义多样性；SSP 则通过协同适应，将两种模态的特征相互对齐到共享语义空间。相较单向映射，其方法主张强调双向对齐，但具体增强操作、投影器结构、训练目标，以及自监督训练对刺激配对或其他监督信息的依赖尚未验证。 作者报告，NeuroBridge 在被试内和跨被试设置下均优于此前方法。在被试内的 200 类零样本检索任务中，top-1 Accuracy 为 63.2%，top-5 Accuracy 为 89.9%；摘要将对应提升分别表述为 12.3% 和 10.2%，未明确其为相对百分比还是百分点，也未列出对应基线，因此不作换算。跨被试结果没有提供具体数值。作者还报告了有效性、鲁棒性和可扩展性，但其评估条件尚未验证。 复现时应优先核对数据集、被试数量、训练与测试刺激及类别划分、零样本定义、被试内与跨被试协议和对照基线，并检查 CPA 是否保留刺激相关语义、SSP 的双向适应如何实现，以及两模块的独立贡献。实验协议、消融及统计信息尚未验证；代码、计算资源与复现条件也无法由当前摘要确认。