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摘要

越来越多科研人员将人工智能与脑电（EEG）信号分析相结合，投入到脑

科学研究。除去不同任务下脑电信号的识别准确率是深度学习模型的核心关注

点，提取的特征的可解释性也应是在设计面向医疗任务的脑电信号识别模型过

程时应当关注的问题。因此我们在设计脑电信号驱动的深度学习模型时，以能

得到精准识别结果和提取到有一定可解释性的特征为目标来展开研究。

Transformer编码器可通过寻找关键脑电通道，关键脑区的方式获取特征对脑电

信号分类。这符合我们构建可解释性模型的思路，因此我们的模型均