一项发表于《Computers in biology and medicine》的研究提出LEGEND神经解码架构,联合建模皮层EEG、脊髓ESG与外周肌肉EMG信号,面向脊髓损伤康复中的神经旁路。模型在洛伦兹双曲空间编码三模态信号,通过有符号三层相位锁定值图连接51个通道节点,再利用图注意力模块细化表征。在Steele数据集严格留一受试者交叉验证中,LEGEND取得56.51%±12.27%的准确率,比EEGNet高23.4个百分点。研究者认为,双曲表征能够捕捉运动层级中的复杂关系,为联合脑、脊髓和肌肉信号的康复解码提供计算基础。