1. 研究者は、EEGを画像化して視覚トランスフォーマーで読むことで、従来のEEG特化型基盤モデルよりも高精度にエンコードできることを示した。 2. このアプローチは、ViTを凍結し、EEGを行ごとにパッチに描画する軽量なディスプレイモジュール（最大1,113パラメータ）と読み出しヘッドのみを学習する。 3. 8つの臨床・睡眠・感情・BCIデータセットに対し、凍結したDINOv3 ViT‑Bを用いたモデルが、平均1.3位という最高ランクを獲得し、ベストベースラインのREVEの2.9位を大きく上回った。 4. 逆に、ランダム初期化したViT‑Bに置き換えると平均で15.2点低下し、視覚事前学習がEEG画像を読む鍵であることがわかった。 5. 学習したディスプレイレイアウトはV‑JEP 2.1の動画エンコーダへそのまま転移でき、6つのデータセットで全モデルを上回った。 6. 評価ではエンコーダと読み出しヘッドを凍結し、被験者別交差検証で種別抜きとサブジェクト別学習を防いだが、未知の取得設定や被験者集団への汎化は検証していない。 7. さらに、研究は8つの選択データセットのみで評価され、他の臨床やBCIタスクでの性能は報告されていない。