脑机接口 / BCI

Deep Learning Classification of EEG Responses to Multi-Dimensional Transcranial Electrical Stimulation

基于多维经颅电刺激的深度学习EEG分类

Alexis Pomares Pastor, Ines Ribeiro Violante, Gregory Scott

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

AI总结 本研究利用深度学习对EEG信号进行分类，通过多维经颅电刺激评估意识状态，实现了92%的分类准确率，超越人类水平。

Comments For open-sourced datasets and source code, see: https://github.com/alexispomares/DL-EEG-TES

Unified Brain Surface and Volume Registration

统一的脑表面和体积配准

S. Mazdak Abulnaga, Andrew Hoopes, Malte Hoffmann, Robin Magnet, Maks Ovsjanikov, Lilla Zöllei, John Guttag, Bruce Fischl, Adrian Dalca

机构 * MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory（MIT计算机科学与人工智能实验室） ； Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School（麻省总医院，哈佛医学院） ； Université Paris Cité, INRIA（巴黎Cité大学，INRIA） ； LIX, CNRS, École Polytechnique（LIX，CNRS，巴黎高等理工学院） 纠错

专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)

AI总结 NeurAlign通过统一的体积和表面表示，实现了更准确、快速且易用的脑皮层和皮下区域配准，提升了Dice分数并显著提高了效率。