脑机百科消息(bciwiki.com)，研究者称，用于想象手写解码的EEG-fNIRS融合框架FRED达到总体准确率0.7952，模态审计发现fNIRS单独解码处于随机水平，相关预印本于2026年8月4日上传至arXiv，尚未经过同行评审。
想象手写是非侵入式神经解码的时间丰富范式，EEG-fNIRS融合承诺互补神经信息，但融合通常是启发式的，缺乏对频段冗余的原则性处理。FRED用频率去相关时间集成做想象手写解码。研究者称，集成在公开、私有与总体测试分区上达到0.8076/0.7242/0.7492的准确率，无需测试集适配或输出约束，完整系统达到0.8498/0.7718/0.7952并在私有分区排名第4；模态审计发现fNIRS单独解码处于随机水平（总体0.2511），把fNIRS加到EEG上准确率仅变化+0.0025。