本記事では、EEG（脳波）信号を従来のユークリッド空間の一般的な時系列として扱うのではなく、神経動力学の本質的な幾何学的構造に基づいて低次元の多様体に制約されることを考慮した新しいフレームワーク「ManifoldFormer」を提案します。このフレームワークは、神経多様体の表現を明示的に学習し、三つの主要な革新を統合しています。ひとつは、幾何学的構造を保持するリーマンVAE（変分オートエンコーダ）、ふたつめは神経多様体上で直接機能する幾何学的トランスフォーマー、そしてみっつめは神経微分方程式を利用した動態予測器です。これにより、従来の最先端手法に比べて精度を4.6-4.8%、コーエンのカッパを6.2-10.2%向上させることが実証され、クロスサブジェクトの一般化能力も維持されています。この幾何学的アプローチは、神経生理学的原則と一致する意味のある神経パターンを引き出し、効果的なEEG基盤モデルにおける幾何学的制約の重要性を確立しています。