科学与医疗

脑机接口 / BCI

脑机接口、EEG、神经信号解码、神经假体和脑控交互。

2026-01-30 至 2026-01-30 共收录 3 篇信号源：q-bio.NC, eess.SP, cs.LG, cs.HC, cs.RO

1. BCI数据与评测 3 篇

2601.21215 2026-01-30 cs.LG cs.AI eess.SP 81%

Temporal Context and Architecture: A Benchmark for Naturalistic EEG Decoding

时间上下文与架构：自然 EEG解码的基准测试

Mehmet Ergezer

机构 * School of Computing \& Data Science, Wentworth Institute of Technology Boston, MA USA Email

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

AI总结本文通过对比不同架构在自然 EEG解码中的表现，揭示了效率与鲁棒性之间的权衡，S5在参数效率上表现优异，而EEGXF在鲁棒性和保守性上更具优势。

Journal ref ICASSP 2026

2601.21203 2026-01-30 cs.LG 70%

Rethinking Self-Training Based Cross-Subject Domain Adaptation for SSVEP Classification

重新思考基于自训练的跨受体域适应用于SSVEP分类

Weiguang Wang, Yong Liu, Yingjie Gao, Guangyuan Xu

机构 * School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications（人工智能学院，北京邮电大学）； School of Computer Science and Technology, Beihang University（计算机科学与技术学院，北航）

专题命中 BCI数据与评测：BCI(abstract)；brain-computer interface(abstract)；分类 cs.LG

AI总结本文提出了一种基于自训练的跨受体域适应方法，通过FBEA策略和CSST框架提升SSVEP分类性能。

Comments Accepted to ICASSP 2026

2601.21488 2026-01-30 cs.MM 50%

HADUA: Hierarchical Attention and Dynamic Uniform Alignment for Robust Cross-Subject Emotion Recognition

HADUA：层次注意力与动态统一对齐用于鲁棒的跨受体情绪识别

Jiahao Tang, Youjun Li, Yangxuan Zheng, Xiangting Fan, Siyuan Lu, Nuo Zhang, Zi-Gang Huang

专题命中 BCI数据与评测：EEG(abstract)

AI总结 HADUA通过层次注意力与动态统一对齐方法，提升跨受体情绪识别的鲁棒性和准确性。