यह शोधपत्र इलेक्ट्रोएन्सेफेलोग्राफी (ईईजी) सिग्नल विश्लेषण के ध्यान तंत्र की व्यापक समीक्षा करता है, जो डीप लर्निंग के विकास के साथ मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस (बीसीआई) अनुप्रयोगों में एक आवश्यक तत्व बन गया है। हम ईईजी-आधारित बीसीआई अनुप्रयोगों को कवर करते हैं, जो पारंपरिक ध्यान तंत्र, ट्रांसफॉर्मर-आधारित ध्यान तंत्र, एम्बेडिंग रणनीतियों और विशेष रूप से मल्टीमॉडल डेटा फ़्यूज़न पर ध्यान केंद्रित करते हैं। समय, आवृत्ति और स्थानिक चैनलों में ईईजी परिवर्तनों को कैप्चर करके, हम फीचर निष्कर्षण, प्रतिनिधित्व सीखने और मॉडल मजबूती को बढ़ाते हैं। पारंपरिक ध्यान तंत्र आमतौर पर कन्वोल्यूशनल और आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क के साथ एकीकृत होते हैं, और ट्रांसफॉर्मर-आधारित मल्टीहेड सेल्फ-अटेंशन लंबी दूरी की निर्भरता को कैप्चर करने में उत्कृष्ट है। सिंगल-मोडल विश्लेषण से परे, ध्यान तंत्र मल्टीमॉडल ईईजी अनुप्रयोगों को बढ़ाता है, जिससे ईईजी और अन्य शारीरिक या संवेदी डेटा के बीच प्रभावी संलयन सक्षम होता है। अंत में, हम ध्यान-आधारित ईईजी मॉडलिंग में मौजूदा चुनौतियों और उभरते रुझानों पर चर्चा करते हैं, और बीसीआई प्रौद्योगिकी के विकास के लिए भविष्य की दिशाओं का सुझाव देते हैं।
