將一段 3 秒、208 通道的腦磁圖（magnetoencephalography，MEG）訊號配對到聽到的語音，同時追查證據來自哪個腦部位置與時間段，正是 LISA 要處理的問題。它屬於可解釋神經解碼模型，透過對比式檢索目標，把 MEG 片段映射至對應音訊的 Wav2Vec2 表徵。
LISA 的價值不只在於找出正確語音片段，而是把空間濾波器、時間濾波器和分支結構直接保留下來，方便轉換成感測器空間或皮質來源的分析結果。它採用幾何感知的空間注意力，配合 25 個可解釋分支，每個分支使用 150 ms 時間核心，再接兩個時間卷積區塊。
在 MEG-MASC 實驗中，模型於 1,005 個候選語音片段取得 39.75 ± 0.34% Top-1 準確率及 70.4% Top-10 準確率；完整解碼器有 486,619 個可訓練參數，約為 Défossez et al. 方法的二十分之一。配對 MEG 遮蔽分析亦發現，19 項測試聲音特徵中有 15 項對檢索有貢獻，惟這些結果仍屬特定資料集與實驗設定，不能直接推廣至所有腦訊號任務。
- 可抽取空間及時間濾波器，支援後續神經科學分析
- 內置 preprocessing、training、evaluation 與 analysis 程式
- Python 3.11 的 LISA 環境可用於 synthetic demo 或新資料集
- CPU 可以執行，訓練階段使用 CUDA-capable GPU 會較合適
- 重現 MEG-MASC 清理流程，儲存空間峰值約需 300 GB
研究人員可先用 synthetic demo 熟習張量流程，再按文件改接其他 EEG（electroencephalography，EEG）或 MEG 資料。相較只追求檢索準確率的深度解碼器，LISA 以較小模型換取可追溯性；需要完整重現結果的人，仍要準備資料集、環境及較大的儲存空間。