脑机接口 / BCI

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。