脑电与近红外互导融合，BiGSTF-Net跨会话解码稳超基线
该研究提出BiGSTF-Net多模态架构，利用EEG与功能性近红外光谱（fNIRS）的互补特性提升认知状态解码：先用异构时空特征提取器分别捕捉两种模态的时序与空间表征，再通过模态残差交互单元实现双向跨模态引导，最后由时空门控单元完成模态内特征整合，生成紧凑且具判别性的表征。在多个BCI数据集的跨会话评估中，BiGSTF-Net持续优于代表性多模态融合基线；消融实验验证了各架构组件的有效性，可视化分析显示其激活模式与EEG和fNIRS信号的已知神经生理特征一致。该工作属于多模态神经信号解码的基础方法研究。