在人工智能迅猛发展与脑机接口（BCI）技术不断深入的背景下，多模态脑信号融合正成为推动脑科学应用突破的关键路径。当前，非侵入式脑信号分析面临诸多挑战，微算法科技（NASDAQ:MLGO）自主研发出一种创新性的融合分析方法——结合时空卷积与双重注意力机制的EEG-fNIRS多模态脑信号分类算法。该技术不仅显著提升了复杂任务中多模态信号的解码能力，还以轻量化的模型结构实现了实时BCI系统的高效部署，有效解决了传统方法在精度与实时性之间难以平衡的问题。

脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）旨在通过解析大脑活动实现人与设备之间的直接交互。然而，现有的非侵入式采集手段如脑电图（Electroencephalography, EEG）和功能性近红外光谱（Functional Near-Infrared Spectroscopy, fNIRS）各自存在局限：EEG具备高时间分辨率，但空间定位能力较弱；fNIRS虽能提供较好的空间信息，却在时间响应上相对滞后。单一模态使用容易导致对用户意图判断不完整或关键信号丢失。

近年来，EEG-fNIRS多模态融合技术因其能够整合两种模态的优势而受到广泛关注，显著增强了脑信号解码的准确性与稳定性。然而，该领域仍面临两大核心难题：其一，如何在融合过程中保留关键特征，避免信息冗余或缺失；其二，如何在维持高性能的同时实现模型轻量化，支持实时运行。

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针对上述问题，微算法科技设计了一套系统化架构，充分考虑EEG与fNIRS信号的差异性与协同关系。整体框架包含四个主要模块：预处理层、时空卷积特征提取网络、双重注意力融合机制以及多任务输出分类器。

首先，在数据输入阶段，两类信号分别进行独立预处理。EEG信号经过带通滤波、伪迹去除与标准化处理，强化其频域特性；fNIRS数据则实施光程校正，并分离氧合与脱氧血红蛋白浓度变化，以精确反映脑区血流动力学响应。处理后的数据被转换为张量格式，作为后续深度网络的输入。

接着，采用时空卷积网络（Spatio-Temporal Convolution Network, ST-CNN）对两模态信号分别进行特征提取。该结构可同步捕捉时间序列上的动态演变与空间通道间的关联模式。例如，EEG中不同电极间的信号具有显著的空间相关性，而fNIRS探头布局则反映出皮层活动的空间局部特征。通过3D卷积操作，系统有效地融合时间维度与通道维度信息，构建出深层次的语义表达。

为进一步提升跨模态信息的互补性，微算法科技引入了双重注意力机制（Dual Attention Mechanism）。第一级为模态内注意力（Intra-modal Attention），用于增强各模态内部关键特征的权重分配，提高局部识别精度；第二级为模态间注意力（Inter-modal Attention），在特征融合前对两个模态的特征图进行加权匹配，使融合结果更具协同判别力。两级注意力协同作用，有效缓解了模态主导或冲突带来的融合偏差，实现更稳健的信息整合。

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最终，系统通过一个多任务分类器完成并行预测，同时处理主任务（如运动想象分类）及辅助任务（如模态识别、通道判别等）。这种多任务学习结构不仅增强了模型对非任务状态下的噪声容忍度，也提升了泛化能力与训练效率。

相比传统融合方法，微算法科技的技术在多个层面实现了突破。其一，摒弃人工设计的特征选择与通道筛选方式，转而采用深度神经网络自动提取特征，减少主观偏差，增强个体适应性；其二，融合时空卷积与注意力机制的混合架构，在提升感知能力的同时大幅降低计算开销；其三，多任务学习提供了丰富的监督信号，改善小样本条件下的训练稳定性；结合迁移学习策略，模型在跨实验、跨受试者场景中展现出优异的泛化性能，缓解了多模态模型对大规模标注数据的依赖。

微算法科技所提出的EEG-fNIRS多模态分类算法，展现了神经科学与深度学习深度融合的巨大潜力。通过集成时空卷积结构与双重注意力机制，该方案不仅提高了分类准确率与鲁棒性，更成功克服了传统BCI系统在实时响应与特征完整性之间的矛盾，实现了从理论研究到实际应用的重要跨越。

作为一种面向未来的脑机交互解决方案，该技术具备良好的可扩展性与移植性。未来，微算法科技将持续优化模型结构，探索自监督学习、联邦建模等前沿机制，加速多模态脑信号融合技术在真实场景中的落地进程。随着人工智能与脑科学研究的持续交汇，这一技术有望在认知神经科学、智慧医疗及下一代人机交互系统中发挥日益重要的作用。