脑机接口 / BCI

EEG-to-Gait Decoding via Phase-Aware Representation Learning

通过相意识表示学习实现EEG到步态解码

Xi Fu, Weibang Jiang, Rui Liu, Gernot R. Müller-Putz, Cuntai Guan

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore 639798（计算与数据科学学院，南洋理工大学，新加坡） ； Department of Computer Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China（计算机科学与工程系，上海交通大学，上海） ； Institute of Neural Engineering, Graz University of Technology, Graz, Austria（神经工程研究所，格拉茨技术大学，奥地利） ； Centre of AI in Medicine (C-AIM), Nanyang Technological University, Singapore（医学人工智能中心（C-AIM），南洋理工大学，新加坡） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,abstract)；BCI(abstract)；brain-computer interface(abstract)；cortical(abstract)

AI总结 NeuroDyGait通过相意识表示学习实现EEG到步态解码，提升跨受试者性能并满足实时BCI需求。

EEG2GAIT: A Hierarchical Graph Convolutional Network for EEG-based Gait Decoding

EEG2GAIT：一种用于基于EEG的步态解码的分层图卷积网络

Xi Fu, Rui Liu, Aung Aung Phyo Wai, Hannah Pulferer, Neethu Robinson, Gernot R Müller-Putz, Cuntai Guan

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； Institute of Neural Engineering, Graz University of Technology（技术大学神经工程研究所） ； Center for Al in Medicine (C-AlM)（医学人工智能中心） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,abstract)；brain-computer interface(abstract)；分类 eess.SP、cs.LG

AI总结 EEG2GAIT通过分层图卷积网络和混合时间-频域奖励损失函数，实现了基于EEG的步态解码，提升了解码性能和准确性。

Privacy Risks in Time Series Forecasting: User- and Record-Level Membership Inference

时间序列预测中的隐私风险：用户级和记录级成员推断

Nicolas Johansson, Tobias Olsson, Daniel Nilsson, Johan Östman, Fazeleh Hoseini

机构 * Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） ； AI Sweden（瑞典人工智能） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出两种针对时间序列预测的成员推断攻击方法，揭示预测模型在用户级攻击下的高脆弱性，并建立新的隐私风险评估基准。

When a Man Says He Is Pregnant: Event-related Potential Evidence for a Rational Account of Speaker-contextualized Language Comprehension

当一个人说他怀孕了：事件相关电位证据支持对说话者语境化语言理解的理性解释

Hanlin Wu, Zhenguang G. Cai

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 q-bio.NC

AI总结 该研究通过ERP实验探讨说话者语境化语言理解中的理性推断机制，发现社会刻板印象导致N400效应，而生物学知识导致P600效应。

Journal ref J Cogn Neurosci 2026; 38 (3): 545-560