跨主体脑机接口：基于卷积神经网络的领域对抗训练实现实时注意力解码 学术背景 注意解読は私たちの日常生活において極めて重要な役割を果たしており、それを脳波（EEG）に基づいて実現することが広く注目されています。しかし、EEG信号の個体間の顕著な差異により、各個人ごとに汎用モデルを訓練するのは実際には困難です。したがって、本論文では、この課題を解決するためのエンドツーエンドのブレイン・コンピュータ・インタフェース（BCI）フレームワークを提案します。特に、時間と空間の1次元畳み込みニューラルネットワーク（1D CNN）およびドメイン・アドバーサリアル・トレーニング（Domain-Adversarial Training）戦略を利用します。 従来の注意解読方法は、通常、線形判別分析（LDA）やサポ...