多视图对比学习域泛化，事件相关电位分类跨被试也不掉链子

内容概述 事件相关电位为脑机接口提供隐式反馈与纠错信号，但基于源域被试训练的模型容易受被试间差异与采集噪声影响，泛化到未见被试时性能明显下滑。新方法MVCLDG把判别特征提取与域不变表征学习结合起来，用多尺度inception块融合原始脑电与希尔伯特变换导出的相位信息，捕获幅值与相位特征，再施加域对齐与对比学习约束，缩小跨域分布差异、压紧类内表征、拉开类间间隔。它在公开的错误相关负电位数据集和自采的语义句法违规数据集上评估，跨被试设置下优于基线与代表性域泛化方法，且无需额外目标域自适应；消融实验确认各组件有效，特征可视化显示模型关注的电极与已知神经生理头皮模式一致。该研究2026年6月27日发表于《Brain Connectivity》。