脑机接口 / BCI

STEAM: A Spatio-TEmporal Alignment Mixture-of-Experts Model with Hierarchical Pre-training for EEG Decoding

STEAM：用于EEG解码的分层预训练时空对齐混合专家模型

Zhu Chen, Dingkun Liu, Yuheng Chen, Dongrui Wu

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,title_cn)；BCI(abstract,abstract_cn)；brain-computer interface(abstract)；neural signal(abstract)

AI总结 STEAM是一种分层迁移框架，通过双分支时空编码器与SSMoE模块实现EEG解码的通用表征学习与范式专业化，在7个数据集的14种评估设置中表现优异且推理成本具竞争力。

Spatial Distillation based Distribution Alignment (SDDA) for Cross-Headset EEG Classification

Dingkun Liu, Siyang Li, Ziwei Wang, Wei Li, Dongrui Wu

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

Comments 10 pages, 5 figures

Journal ref IEEE Transactions on Biomedical Engineering ( Volume: 73, Issue: 7, July 2026)

SomnoNet: A Lightweight and Interpretable Framework for Sleep Staging Using Single-Channel EEG

SomnoNet：一种用于单通道脑电图睡眠分期的轻量级可解释框架

Shengwei Guo, Guobing Sun

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

AI总结 研究旨在实现单通道脑电图自动睡眠分期，提出SomnoNet框架，先提取多尺度局部节律表示，再整合相关信息。在两个基准上有良好表现，还开发了紧凑变体SomnoNet-Nano，且能可视化决策证据，平衡了预测性能、紧凑性和决策支持。

Comments 12 pages, 10 figures