Brain-inspired Spiking Neural Network Frameworks for Multimodal Spatiotemporal Brain Data Integration: A Case Study on EEG-fMRI Data
Este estudio propone un marco de red neuronal de impulsos inspirado biológicamente que utiliza una estrategia de fusión tardía X-Meta explicable, temprana e intermedia para integrar eficazmente datos heterogéneos de EEG y fMRI, demostrando una precisión y una interpretabilidad biológica superiores en la decodificación de los estados cerebrales de ojos abiertos frente a ojos cerrados en comparación con los enfoques convencionales de aprendizaje automático.