NeuroBridgeは、生物の知覚の多様性と共適応戦略に着想を得た新しい自己教師ありアーキテクチャで、脳波（EEG）信号と画像の間の効果的なクロスモダリティ整合を促進します。この手法は、認知的先行知識（CPA）を用いてEEG信号と画像の両方に非対称かつモダリティ特有の変換を適用し、意味の多様性を高めるとともに、共有意味空間への双方向の特徴整合プロセスを確立するための共有意味プロジェクター（SSP）を活用します。実験結果は、NeuroBridgeが従来の最先端手法を上回り、特に200のゼロショット検索タスクにおいて63.2%のトップ1精度、89.9%のトップ5精度を達成することを示しています。このフレームワークは、神経視覚デコーディングの効果性、堅牢性、スケーラビリティを証明するものとなっています。