EEG-fNIRS 跨被试连续情感回归的共享与个体结构建模
原文标题：Modeling Shared and Individual Structure for Cross-Subject Continuous Affect Regression from EEG-fNIRS
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论文研究零样本跨被试的连续效价-唤醒度预测，将情感轨迹分解为跨被试共享结构与由无标签脑电标记（alpha 频段跨通道同步）估计的个体结构。在留出被试上 MAE 显著低于 EEGNet 与 ASAC-Net 基线，并报告了系统性的负结果搜索。
- 问题
- 跨被试零样本连续效价-唤醒度预测，模型未见目标被试标签。
- 方法
- 将情感轨迹拆为跨被试共享结构与由无标签 alpha 频段跨通道同步估计的个体结构，用于缩放共享轨迹。
- 结果
- 留出被试 MAE 25.96/22.80，显著低于 EEGNet 与 ASAC-Net 基线。
- 影响
- 为无需个体标注的脑机情感接口提供可行路径，减少每人单独标定。
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