연구진은 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 및 계산 신경과학 분야의 핵심 과제인 신경생리학적 신호의 시각 해독 문제를 해결하기 위해 새로운 패러다임인 '뇌-영감 기반 캡처(BI-Cap)'를 제안했어요.
BI-Cap은 인간 시각 시스템(HVS)의 처리 방식을 모방하여 신경 및 시각 모달리티를 정렬하고, 증거 기반 잠재 공간 표현을 도입하여 신경 활동의 비정상성을 완화하는 방식이에요.
두 개의 공개 벤치마크에서 BI-Cap은 기존 최고 성능 모델보다 9.2% 및 8.0%의 상대적 성능 향상을 보였으며, 소스 코드는 GitHub에서 공개되었어요.