यह शोधपत्र इलेक्ट्रोएन्सेफेलोग्राफी (ईईजी) सिग्नल विश्लेषण के लिए एक नया दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है, जिसका सीमित आँकड़ों, उच्च विमीयता और ऐसे मॉडलों के अभाव के कारण प्रभावी ढंग से विश्लेषण करना कठिन है जो स्थानिक-कालिक निर्भरताओं को पूरी तरह से पकड़ नहीं पाते। मौजूदा स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण (एसएसएल) विधियों के विपरीत, जो स्थानिक या लौकिक विशेषताओं पर केंद्रित हैं, इस शोधपत्र में हम एक ईईजी-वीजेईपीए मॉडल प्रस्तावित करते हैं जो ईईजी को एक वीडियो-जैसे अनुक्रम के रूप में मानता है और स्थानिक-कालिक निरूपण सीखता है। ईईजी-वीजेईपीए, ईईजी वर्गीकरण में वीडियो जॉइंट एम्बेडिंग प्रेडिक्टिव आर्किटेक्चर (वी-जेईपीए) लागू करता है, और जॉइंट एम्बेडिंग और अनुकूली मास्किंग का उपयोग करके सार्थक स्थानिक-कालिक निरूपण सीखता है। टीयूएच असामान्य ईईजी डेटासेट का उपयोग करते हुए प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि ईईजी-वीजेईपीए वर्गीकरण सटीकता में मौजूदा अत्याधुनिक मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है, जो शारीरिक रूप से प्रासंगिक स्थानिक-समय संकेत पैटर्न को कैप्चर करके और व्याख्या योग्य एम्बेडिंग प्रदान करके नैदानिक कार्यप्रवाह में मानव-एआई सहयोग का समर्थन करने की अपनी क्षमता को प्रदर्शित करता है।
