本研究提出IKrNet模型，结合卷积神经网络和双向长短期记忆模块，解决电生理信号分析中药物影响与生理变化的相互作用。IKrNet在生理变异条件下优于现有模型，为临床应用提供新可能性。

本研究提出了一种基于对齐的对抗训练方法（ABAT），旨在解决脑-机接口中电生理信号的安全性问题。通过对EEG数据进行对齐，显著提升了分类器的准确性和鲁棒性。