脑机接口 / BCI

Cognitive Inference based Feature Pyramid Network for Sentimental Analysis using EEG Signals

基于认知推断的特征金字塔网络用于EEG信号的情感分析

Vishesh Bhardwaj, Aman Yadav, Srikireddy Dhanunjay Reddy, Tharun Kumar Reddy Bollu

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

AI总结 本文提出基于认知推断的特征金字塔网络，用于EEG信号的情感分析，通过多尺度特征提取和GRU建模时间依赖性，提升情感分类的准确性。

Brain-Gen: Towards Interpreting Neural Signals for Stimulus Reconstruction Using Transformers and Latent Diffusion Models

Brain-Gen: 向利用Transformer和潜在扩散模型解释神经信号以实现刺激重建

Hasib Aslam, Muhammad Talal Faiz, Muhammad Imran Malik

机构 * School of Electrical Engineering and Computer Science, National University of Sciences and Technology (NUST)（电气工程与计算机科学学院，国立科学与技术大学） 纠错

专题命中 EEG解码 ：neural signal(title)；EEG(abstract)

AI总结 Brain-Gen通过结合Transformer和潜在扩散模型，从EEG信号中提取空间-时间表示，实现对视觉刺激的重建，提升了EEG信号的语义解释能力。

Comments 21 pages and 7 figures

Stable EEG Source Estimation for Standardized Kalman Filter using Change Rate Tracking

用于标准化卡尔曼滤波的稳定EEG源估计

Joonas Lahtinen

专题命中 EEG解码 ：EEG(title)；分类 eess.SP

AI总结 本文提出基于后向差分的测量模型，通过利用脑活动分布变化率提升标准化卡尔曼滤波在EEG源估计中的稳定性。

Neural Decoding of Overt Speech from ECoG Using Vision Transformers and Contrastive Representation Learning

基于视觉变换器和对比学习的皮层电图信号外显语音解码

Mohamed Baha Ben Ticha, Xingchen Ran, Guillaume Saldanha, Gaël Le Godais, Philémon Roussel, Marc Aubert, Amina Fontanell, Thomas Costecalde, Lucas Struber, Serpil Karakas, Shaomin Zhang, Philippe Kahane, Guillaume Charvet, Stéphan Chabardès, Blaise Yvert

专题命中 神经信号处理 ：neural decoding(title)；BCI(abstract)；brain computer interface(abstract)；cortical(abstract)

AI总结 本文提出基于视觉变换器和对比学习的ECoG信号语音解码方法，通过编码器-解码器架构实现流式语音重建，首次在完全植入式皮层记录系统中展示语音解码的可行性。

Uni-Neur2Img: Unified Neural Signal-Guided Image Generation, Editing, and Stylization via Diffusion Transformers

Uni-Neur2Img：通过扩散变换器实现神经信号引导的图像生成、编辑和风格化

Xiyue Bai, Ronghao Yu, Jia Xiu, Pengfei Zhou, Jie Xia, Peng Ji

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 神经信号处理 ：neural signal(title,abstract)；EEG(abstract)

AI总结 Uni-Neur2Img通过扩散变换器实现神经信号引导的图像生成、编辑和风格化，提供统一且高效的解决方案。

MEGState: Phoneme Decoding from Magnetoencephalography Signals

MEGState：从脑磁图信号解码音素

Shuntaro Suzuki, Chia-Chun Dan Hsu, Yu Tsao, Komei Sugiura

机构 * Keio University（Keio大学） ； Research Center for Information Technology Innovation（信息科技创新研究中心） ； Academia Sinica 纠错

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

AI总结 MEGState通过捕捉听觉刺激激发的细粒度皮层响应，实现了从脑磁图信号中稳健解码音素，展示了非侵入式脑机接口在语音识别中的应用潜力。

Comments Accepted for presentation at LibriBrain Competition, NeurIPS 2025

SSAS: Cross-subject EEG-based Emotion Recognition through Source Selection with Adversarial Strategy

SSAS: 通过对抗策略进行源选择的跨主体基于EEG的情感识别

Yici Liu, Qi Wei Oung, Hoi Leong Lee

专题命中 BCI数据与评测 ：EEG(title,abstract)；brain-computer interface(abstract)；分类 eess.SP、cs.LG

AI总结 本文提出一种通过源选择与对抗策略进行的跨主体基于EEG的情感识别方法，旨在解决个体间变异性及负迁移问题，提升分类性能。

Comments Accepted by Expert Systems With Applications

Brain-language fusion enables interactive neural readout and in-silico experimentation

脑语言融合实现交互式神经读取和计算机仿真实验

Victoria Bosch, Daniel Anthes, Adrien Doerig, Sushrut Thorat, Peter König, Tim Christian Kietzmann

专题命中 其他BCI ：neural decoding(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG

AI总结 CorText通过将神经活动嵌入LLM潜在空间，实现脑数据与自然语言的交互式解码和跨类别泛化，推动脑活动与语言之间的生成性接口发展。

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