提案手法MS-iMambaは、他の生理信号（心拍や皮膚電気活動など）との融合によって、さらなる性能向上が期待できると考えられます。EEG信号は脳の活動を反映する一方で、心拍や皮膚電気活動は身体の生理的反応を示すため、これらの信号を統合することで、感情状態に関するより包括的な情報を得ることができます。特に、心拍変動はストレスや感情の変化に敏感であり、皮膚電気活動は感情的な刺激に対する即時の反応を示すため、これらの信号をMS-iMambaのフレームワークに組み込むことで、感情認識の精度を向上させる可能性があります。融合モデルを設計する際には、異なる生理信号の時間的および空間的特徴を効果的に統合するための新たなアーキテクチャや学習手法を検討することが重要です。これにより、感情認識のためのより強力なモデルを構築できるでしょう。