Active Learning for Black-Box Adversarial Attacks in EEG-Based Brain-Computer Interfaces
专题命中 EEG解码 :brain-computer interface(title,abstract);EEG(title,abstract);分类 eess.SP、cs.LG、cs.HC
科学与医疗
脑机接口、EEG、神经信号解码、神经假体和脑控交互。
专题命中 EEG解码 :brain-computer interface(title,abstract);EEG(title,abstract);分类 eess.SP、cs.LG、cs.HC
专题命中 EEG解码 :BCI(title,abstract);EEG(title,abstract);brain-computer interface(abstract)
Comments 33rd Annual International IEEE EMBS Conference 2011
SCORE:用于无标签跨主体脑电图到图像检索的主体坐标恢复
专题命中 EEG解码 :EEG(title,summary_cn);neural signal(abstract);分类 cs.LG
AI总结 本研究针对无标签跨主体EEG到图像检索性能差的问题,提出SCORE框架,通过源训练与部署时坐标对齐,在两个基准上显著提升检索准确率,推动脑视觉解码的实际应用。
Comments 9 pages, 6 figures
SingLEM:单通道脑电大模型
机构 * Department of Electronic and Information Engineering, Tokyo University of Agriculture and Technology(电子信息工程系,东京农业科技大学) ; Department of Electronics and Communication Engineering, National University of Mongolia(电子与通信工程系,蒙古国立大学)
专题命中 EEG解码 :EEG(title,summary_cn);motor imagery(abstract);分类 cs.LG
AI总结 SingLEM是一种自监督单通道EEG基础模型,通过71个公开EEG数据集预训练,在6项任务的严格评估中表现优于对比方法,支持灵活的EEG特征提取与空间分析。
MindAU: 基于双流流形对齐的脑电条件面部动作单元编辑
机构 * Binghamton University(宾汉姆顿大学) ; Massachusetts General Hospital(马萨诸塞综合医院) ; Harvard Medical School(哈佛医学院)
专题命中 EEG解码 :EEG(title,summary_cn);neural signal(abstract);分类 cs.LG
AI总结 提出MindAU框架,通过双流流形对齐将EEG特征与AU文本语义和视觉位移对齐,实现高保真身份保持的面部动作单元编辑。
EEG基于视觉注意力解码中的偏心度干扰:从固定注视点追踪自然视频中运动的神经活动
专题命中 EEG解码 :EEG(title,title_cn);brain-computer interface(abstract);分类 eess.SP
AI总结 研究探讨了在控制眼动伪影的情况下,视觉偏心度对自然视频中物体运动神经响应的影响,发现偏心度干扰了神经对运动的追踪,揭示了当前解码方法的局限性。
基于黎曼自注意力的鲁棒脑电解码方法
机构 * School of Artificial Intelligence and Computer Science(人工智能与计算机科学学院) ; Jiangnan University(江南大学) ; Department of Information Engineering and Computer Science(信息工程与计算机科学系) ; University of Trento(特伦托大学) ; Centre for Vision, Speech and Signal Processing (CVSSP)(视觉、语音与信号处理中心) ; University of Surrey(萨里大学)
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);BCI(abstract,abstract_cn);brain-computer interface(abstract);分类 cs.LG
AI总结 针对脑电解码中信号低信噪比和现有黎曼方法依赖特定度量的局限,提出基于Bures-Wasserstein度量的黎曼自注意力网络及其可推广版本GBWAtt,在三个数据集上验证了鲁棒性和有效性。
Comments Accepted by KDD 2026
NeuroSonic: 用于脑电图到语音重建的条件流匹配
机构 * Stony Brook University(石溪大学) ; University of Texas Health Center at Houston(德克萨斯大学休斯顿健康科学中心) ; Emory University(埃默里大学)
专题命中 EEG解码 :EEG(title,summary_cn);cortical(abstract);分类 cs.LG
AI总结 提出NeuroSonic条件流匹配框架,通过学习确定性概率流速度场将噪声声学状态传输到干净语音,解决EEG信号弱、空间弥散与语音强谐波结构之间的不匹配问题,在CineBrain和EAV基准上提升感知质量达26.3%。
Comments Accepted by MICCAI 2026
脑机接口及其近期趋势的探索
专题命中 EEG解码 :brain computer interface(title,abstract);BCI(abstract,abstract_cn);EEG(abstract,abstract_cn);分类 cs.HC
AI总结 本文通过非侵入式脑电图技术,探索脑机接口在识别物体、图像、视频及理解语言、情绪等方面的应用,并重建视觉数据,为未来研究指明方向。
Comments 6 pages
Journal ref International Journal of Advanced Research in Artificial Intelligence, 1(8), 2012, 17-22
机构 * Xiamen University Malaysia(马来西亚厦门大学) ; Columbia University(哥伦比亚大学) ; The Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学) ; Xiamen University(厦门大学) ; Harbin Institute of Technology (Shenzhen)(哈尔滨工业大学(深圳))
专题命中 EEG解码 :neural interface(title,abstract);BCI(abstract);brain-computer interface(abstract);EEG(abstract)
Comments Accepted by The Thirty-Ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025). Project Page: https://ZzzitaoFang.github.io/projects/NeurIPT/
专题命中 EEG解码 :brain computer interface(title,abstract);BCI(abstract);brain-computer interface(abstract);EEG(abstract)
Comments IEEE Transactions on Cybernetics (2021)
专题命中 EEG解码 :motor imagery(title,abstract);brain-computer interface(abstract,comments);BCI(abstract);EEG(abstract)
Comments 6 pages, 4 figures, 12th International Winter Conference on Brain-Computer Interface 2024
机构 * Department of Computational Intelligence, SRM Institute of Science
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);cortical(title,abstract);分类 q-bio.NC、cs.LG
专题命中 EEG解码 :BCI(title,abstract);EEG(title);brain computer interface(abstract);分类 eess.SP、cs.HC
Comments 12 pages
专题命中 EEG解码 :BCI(title,abstract);EEG(title,abstract);分类 eess.SP、cs.HC
Journal ref HardwareX 2020
专题命中 EEG解码 :BCI(title,abstract);EEG(title,abstract);分类 eess.SP、cs.HC
Journal ref Sensors, 2025, 25 (7), pp.2305
专题命中 EEG解码 :brain-computer interface(title,abstract);EEG(title,abstract);分类 q-bio.NC、eess.SP
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);neural signal(title,abstract);分类 q-bio.NC、cs.HC
Comments Proceedings of the 45th Annual Meeting of the Cognitive Science Society (CogSci 2023)
专题命中 EEG解码 :brain-computer interface(title,abstract);EEG(title);BCI(abstract);分类 eess.SP、cs.LG
Comments 24 pages, 9 figures
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);cortical(title,abstract);分类 eess.SP、cs.LG
自动化学习者评估:基于脑电信号熟悉度预测的机器学习与深度学习模型基准测试
专题命中 EEG解码 :EEG(title,summary_cn);分类 eess.SP、cs.LG、cs.HC
AI总结 本研究针对面孔、数学公式两个认知领域,测试15种ML/DL模型的EEG熟悉度预测性能,发现试次独立验证可避免高估泛化能力,确定Gamma、Beta振荡为关键生物标志物,为教育技术建立了相关基准。
EasyBCI Agent:面向脑机接口的通用神经数据预处理
专题命中 EEG解码 :EEG(summary_cn,abstract);brain-computer interface(title,abstract)
AI总结 EasyBCI是两阶段大语言模型智能体,可针对六种信号类型规划执行脑机接口预处理,经评估其在EEG任务中表现优于人工流程及通用编码智能体,可扩展至多模态并提升可复现性。
Comments 15 pages, 6 figures, 4 tables
一种用于言语产生过程中发音、大脑和肌肉活动的实时MRI视频、脑电图和表面肌电图同步采集方法
机构 * Signal Analysis and Interpretation Laboratory, University of Southern California(南加州大学信号分析与解释实验室) ; Ming Hsieh Dept. of Electrical and Computer Engineering, University of Southern California(南加州大学明希斯电气与计算机工程系) ; Dept. of Linguistics, University of Southern California(南加州大学语言学系)
专题命中 EEG解码 :EEG(title,summary_cn);brain-computer interface(abstract)
AI总结 本文首次实现了言语产生过程中实时MRI、EEG和表面EMG的同步采集,并提出了针对三模态设置的伪影抑制流程,为言语神经科学和脑机接口提供新视角。
Comments Accepted for Interspeech 2026
1000小时日语语音产生的EEG-EMG-音频数据集
机构 * National Institute of Information and Communications Technology, Japan(日本信息与通信技术研究所)
专题命中 EEG解码 :EEG(title,title_cn);分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.HC
AI总结 本研究构建了一个包含1020小时同步头皮脑电图、面部肌电图和语音音频的多模态数据集,来自三名健康日语母语者在开放词汇有声语音过程中的记录,旨在支持语音解码、多模态信号处理及脑电图表示学习等研究。
STAMBRIDGE:用于脑电视觉解码的谱时幅度感知中间特征桥
机构 * Lab of Digital Image and Intelligent Computation, Shanghai Maritime University(数字图像与智能计算实验室,上海 Maritime 大学) ; Department of Language Science and Technology, The Hong Kong Polytechnic University(语言科学与技术系,香港理工大学) ; Department of Neurology, Affiliated Lianyungang Hospital of Xuzhou Medical University(神经内科,徐州医学院附属连云港医院) ; Institute of Computing and Intelligence, Harbin Institute of Technology Shenzhen(计算与智能研究所,哈尔滨工业大学深圳研究院)
专题命中 EEG解码 :EEG(title,summary_cn);neural signal(abstract)
AI总结 提出STAMBRIDGE两阶段框架,通过谱时幅度感知调制(STAM)提取稳健脑电特征,并利用中间特征语义桥(MFSB)实现稳定的跨模态对齐,在THINGS-EEG基准上取得34.50% Top-1和65.95% Top-5的200路零样本检索准确率。
机构 * School of Information Technology University of Cincinnati Ohio, USA(信息科技学院 奥地利辛辛那提大学 俄亥俄州, 美国)
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);BCI(abstract);brain-computer interface(abstract);cortical(abstract)
Comments 7 pages, 4 figures
机构 * Department of Computer Science and Engineering, Indian Institute of Technology Patna(计算机科学与工程系,印度理工学院帕纳布分校) ; Infocomm Technology Cluster, Singapore Institute of Technology(信息通信技术集群,新加坡理工学院)
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);brain-computer interface(abstract);neural decoding(abstract);neural signal(abstract)
机构 * University of Rhode Island(罗德岛大学)
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);BCI(abstract);brain-computer interface(abstract);neuroprosthetic(abstract)
专题命中 EEG解码 :brain-computer interface(title,abstract);BCI(abstract);EEG(abstract);motor imagery(abstract)
专题命中 EEG解码 :brain-computer interface(title,abstract);BCI(abstract);EEG(abstract);neural signal(abstract)