脑机接口 / BCI

Human-AI Teaming Under Deception: An Implicit BCI Safeguards Drone Team Performance in Virtual Reality

人类与人工智能协同工作中的欺骗：一种隐式脑机接口保护虚拟现实中的无人机团队性能

Christopher Baker, Stephen Hinton, Akashdeep Nijjar, Riccardo Poli, Caterina Cinel, Tom Reed, Stephen Fairclough

专题命中 EEG解码 ：BCI(title,abstract)；brain-computer interface(abstract)；EEG(abstract)；分类 cs.HC

AI总结 隐式脑机接口通过解耦神经信号与行为，提升虚拟现实无人机团队在AI欺骗下的鲁棒性与安全性。

Comments 30 pages, 19 figures

GAPses: Versatile smart glasses for comfortable and fully-dry acquisition and parallel ultra-low-power processing of EEG and EOG

GAPses: 用于舒适且完全干燥获取和并行超低功耗处理EEG和EOG的多功能智能眼镜

Sebastian Frey, Mattia Alberto Lucchini, Victor Kartsch, Thorir Mar Ingolfsson, Andrea Helga Bernardi, Michael Segessenmann, Jakub Osieleniec, Simone Benatti, Luca Benini, Andrea Cossettini

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,abstract)；分类 eess.SP

AI总结 GAPses是一种多功能智能眼镜，用于舒适且完全干燥获取并行超低功耗处理EEG和EOG信号，实现高精度生物识别和眼动分类。

Comments 11 pages, 6 figures

Altered oscillatory brain networks during emotional face processing in ADHD: an eLORETA and functional ICA study

ADHD患者在情绪面孔处理过程中脑震荡网络的改变：一项eLORETA和功能性ICA研究

Saghar Vosough, Gian Candrian, Johannes Kasper, Hossam Abdel Rehim, Dominique Eich, Andreas Mueller, Lutz Jäncke

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,comments)；cortical(abstract)；分类 q-bio.NC

AI总结 ADHD患者在情绪面孔处理中表现出振荡脑网络的细微改变，研究采用eLORETA和功能性ICA方法揭示其神经动态特征。

Comments 39 pages, 4 figures. This manuscript reports a source-level EEG network analysis (eLORETA and functional ICA) of oscillatory brain dynamics during cognitive and emotional Go/NoGo tasks in ADHD and control participants. Behavioral and electrophysiological results are presented. Submitted manuscript (preprint)

How PARTs assemble into wholes: Learning the relative composition of images

如何将PART组合成整体：学习图像的相对组成

Melika Ayoughi, Samira Abnar, Chen Huang, Chris Sandino, Sayeri Lala, Eeshan Gunesh Dhekane, Dan Busbridge, Shuangfei Zhai, Vimal Thilak, Josh Susskind, Pascal Mettes, Paul Groth, Hanlin Goh

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Apple（苹果公司） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 PART通过连续相对变换学习图像的相对组成，优于基于网格的方法，在空间理解任务中表现更优。

GRC-Net: Gram Residual Co-attention Net for epilepsy prediction

GRC-Net：基于癫痫预测的格残差共注意网络

Bihao You, Jiping Cui

机构 * School of Advanced Technology, Xi'an Jiaotong-Liverpool University（先进技术学院，西安交通大学利物浦大学） ； School of Electrical Engineering, Electronics and Computer Science, University of Liverpool（电子与计算机科学学院，利物浦大学） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 GRC-Net通过格残差共注意机制实现EEG信号的多粒度特征提取，有效提升癫痫预测的准确率。

Quantum-like representation of neuronal networks' activity: modeling "mental entanglement"

神经网络活动的量子类表示：建模“心理纠缠”

Andrei Khrennikov, Makiko Yamada

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 q-bio.NC

AI总结 本文提出利用量子类建模方法，通过量子类信息处理和宏观神经结构，研究神经网络活动中的心理纠缠生成问题，并探讨未来实验检测方法。

Journal ref Frontier in Human Neuroscience., 09 December 2025 Sec. Cognitive Neuroscience Volume 19 - 2025

BioGAP-Ultra: A Modular Edge-AI Platform for Wearable Multimodal Biosignal Acquisition and Processing

BioGAP-Ultra：一种模块化边缘AI平台，用于可穿戴多模态生物信号采集与处理

Sebastian Frey, Giusy Spacone, Andrea Cossettini, Marco Guermandi, Philipp Schilk, Luca Benini, Victor Kartsch

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 eess.SP

AI总结 BioGAP-Ultra是一款模块化边缘AI平台，支持多模态生物信号采集与处理，通过提升存储、连接和信号模式实现高效低功耗的可穿戴设备应用。

Comments 17 pages, 15 figures

Can GPT replace human raters? Validity and reliability of machine-generated norms for metaphors

GPT能否替代人类评分者？机器生成的隐喻规范的有效性和可靠性

Veronica Mangiaterra, Hamad Al-Azary, Chiara Barattieri di San Pietro, Paolo Canal, Valentina Bambini

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)

AI总结 本文研究了GPT在隐喻评分中的有效性与可靠性，发现较大模型能有效替代人类评分，但需注意隐喻惯例性和多模态因素的影响。

Comments 30 pages, 5 figures

Unsupervised learning of multiscale switching dynamical system models from multimodal neural data

从多模态神经数据中无监督学习多尺度切换动力学系统模型

DongKyu Kim, Han-Lin Hsieh, Maryam M. Shanechi

专题命中 神经信号处理 ：brain-computer interface(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG

AI总结 本文提出了一种无监督学习方法，通过多尺度神经观测学习切换多尺度动力学系统模型，以更准确解码行为并提升脑机接口性能。

Comments 30 pages, 8 figures

Redundant and synergistic interactions in a complex network of single-transistor electronic chaotic oscillators and in neurophysiological recordings

复杂网络中单晶体管电子混沌振荡器及神经生理记录中的冗余与协同相互作用

Chiara Barà, Yuri Antonacci, Laura Sparacino, Ariosky Areces Gonzalez, Manyu Zhao, Longxiang Fu, Pedro A. Valdes-Sosa, Hiroyuki Ito, Mattia Frasca, Luca Faes, Ludovico Minati

专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)

AI总结 本研究利用PID框架分析复杂网络中单晶体管电子混沌振荡器和神经生理记录的冗余与协同相互作用，揭示了二元连接对系统状态的影响。

Tau Anomaly Detection in PET Imaging via Bilateral-Guided Deterministic Diffusion Model

通过双侧引导确定性扩散模型进行PET成像中的Tau异常检测

Lujia Zhong, Shuo Huang, Jiaxin Yue, Jianwei Zhang, Zhiwei Deng, Wenhao Chi, Yonggang Shi

机构 * Stevens Neuroimaging and Informatics Institute, Keck School of Medicine, University of Southern California（斯蒂文斯神经影像与信息学研究所，凯克医学院，南加州大学） ； Ming Hsieh Department of Electrical and Computer Engineering, Viterbi School of Engineering, University of Southern California（明希部门电气与计算机工程系，维特比工程学院，南加州大学） ； Alfred E. Mann Department of Biomedical Engineering, Viterbi School of Engineering, University of Southern California（阿尔弗雷德·E·曼生物医学工程系，维特比工程学院，南加州大学） 纠错

专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)

AI总结 本研究提出双侧引导确定性扩散模型，用于提高tau PET成像中局部tau病理的异常检测精度，并在前期筛查中展现应用潜力。

CineBrain: A Large-Scale Multi-Modal Brain Dataset During Naturalistic Audiovisual Narrative Processing

CineBrain: 一种大规模多模态大脑数据集用于自然视听叙事处理

Jianxiong Gao, Yichang Liu, Baofeng Yang, Jianfeng Feng, Yanwei Fu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

专题命中 BCI数据与评测 ：EEG(abstract)；cortical(abstract)

AI总结 CineBrain通过多模态融合编码器和神经潜在解码器实现动态视频重建，利用fMRI和EEG互补优势提升视觉保真度，并揭示听觉输入对视觉感知的影响。

Comments Project Page: https://jianxgao.github.io/CineBrain