연구진은 뇌파(ECoG) 데이터를 활용해 영상 자극에 대한 시각적 의미를 해독하는 딥러닝 프레임워크의 가능성을 검증했어요. 17명의 환자로부터 수집된 ECoG 데이터셋을 활용, 50개 미만의 훈련 샘플로도 상당한 해독 성능을 달성했어요. 고주파(80-150Hz) 대역의 뇌파와 Transformer 기반 인코더를 활용한 모델이 가장 우수한 성능을 보였으며, 시각 피질 영역이 해독에 중요한 역할을 한 것으로 나타났어요.