基于全脑颅内 EEG 的隐式知觉决策信心特征的神经潜在表征

基于摘要分析。本研究探讨在不要求显式信心报告的情况下，能否从全脑范围的 iEEG 中提取稳健的隐式知觉决策信心表征。作者结合互补的机器学习方法、可解释特征选择与降维分析，研究相关时空成分及低维神经轨迹。 技术路径上，研究先利用可解释特征选择识别与决策正确性、难度及速度相关的 iEEG 成分，再通过降维寻找潜在表征，并分析共享子空间中的神经轨迹。作者报告，尤其位于额叶皮层的关键时空成分能够区分这些与信心相关的特征，且可在不同运动模态间迁移；尽管不同分析方法和条件所识别的具体特征存在不一致，低维潜在表征仍表现出稳健性，共享子空间中的轨迹进一步增强了相关特征的可区分性。摘要未提供定量指标或对应的训练、测试划分，不能据此认定其已实现跨被试或跨会话泛化。 阅读价值在于区分“单个特征的一致性”与“潜在空间表征的稳健性”：表层特征随分析条件变化，并不必然意味着低维群体表征同样不稳定。不过，研究没有采集显式信心报告，因此正确性、难度和速度与隐式信心的对应关系及其操作化定义需要结合全文核对，不能将这些变量直接等同于主观信心。 被试数量、电极覆盖、任务设计、信号预处理、具体特征选择与降维算法、运动模态间迁移协议、统计检验及代码可用性尚未验证；实验协议、消融及统计信息尚未验证。其结论目前应限定于摘要描述的 iEEG 知觉决策分析，不能直接推广为头皮 EEG 或 BCI 解码效果。