脑ET是“脑电图可拓展的转移学习框架”的简称，是一种针对脑电图数据的机器学习框架。它基于转移学习的思想，利用已有的大规模脑电图数据来提升小样本数据的训练效果，从而提高脑电图信号处理和分析的准确性和可靠性。

脑ET具有普遍适用性，不仅可以应用于一般的脑波信号分类、目标检测和异常检测等任务，还可以扩展到多模态脑图像分析和自适应控制等领域，有助于推进神经科学和脑机接口技术的进一步发展。