यह शोधपत्र पहला मोडैलिटी-केंद्रित वर्गीकरण प्रस्तुत करता है जो इलेक्ट्रोएन्सेफेलोग्राफी (ईईजी) विश्लेषण में प्रयुक्त आधारभूत मॉडलों को व्यापक रूप से वर्गीकृत करता है। ईईजी विश्लेषण के क्षेत्र में आधारभूत मॉडल तेज़ी से विकसित हो रहे हैं, लेकिन व्यवस्थित वर्गीकरण और वर्गीकरण के अभाव ने एक खंडित शोध परिदृश्य को जन्म दिया है। इस समस्या के समाधान के लिए, हम आउटपुट मोडैलिटी के आधार पर शोध निष्कर्षों को व्यवस्थित रूप से व्यवस्थित करते हैं, जिसमें बुनियादी ईईजी डिकोडिंग, ईईजी-टू-टेक्स्ट, ईईजी-टू-वीडियो, ईईजी-टू-ऑडियो, और एक व्यापक मल्टीमॉडल ढाँचा शामिल है। हम प्रत्येक श्रेणी के लिए शोध विचारों, सैद्धांतिक आधारों और संरचनात्मक नवाचारों का गहन विश्लेषण करते हैं, और मॉडल व्याख्या, क्रॉस-डोमेन सामान्यीकरण और ईईजी-आधारित प्रणालियों की वास्तविक दुनिया में प्रयोज्यता जैसी प्रमुख चुनौतियों पर प्रकाश डालते हैं। यह अध्ययन एक खंडित क्षेत्र को एकीकृत करता है, भविष्य के पद्धतिगत विकास के लिए एक संदर्भ ढाँचा प्रदान करता है और ईईजी आधारभूत मॉडलों को मापनीय, व्याख्या योग्य और ऑनलाइन-कार्यान्वयन योग्य समाधानों में बदलने की प्रक्रिया को गति प्रदान करता है।
