В работе рассматривается возможность комбинированного использования электроэнцефалографии (EEG) и функциональной спектроскопии в ближнем инфракрасном диапазоне (fNIRS) для анализа мозговой активности. Применение методов объяснимого ИИ (XAI SHAP-анализ) подтвердило биологическую интерпретируемость результатов: доминирование EEG-признаков согласуется с известными нейрофизиологическими маркерами, в то время как вклад fNIRS остаётся ограниченным из-за низкого временнoго разрешения. Ключевым ограничением является отсутствие учёта временнoго лага нейроваскулярной связи, что снижает полезность fNIRS-данных. Перспективным направлением дальнейших исследований является разработка асимметричных моделей, явно учитывающих временные задержки между модальностями (например, через кросс-модальное внимание или временнoе выравнивание).

EEG, fNIRS, мультимодальный анализ, объяснимый ИИ (XAI), SHAP-анализ, интерфейсы «мозг-компьютер»

Искусственный интеллект и большие данные