Stabilizing Fractional Dynamical Networks Suppresses Epileptic Seizures
稳定分数动力学网络抑制癫痫发作
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 q-bio.NC
AI总结 本文提出利用分数动力学网络稳定化方法，有效抑制癫痫发作，通过多尺度分析区分四种癫痫状态并实现显著的发作活动抑制。
Comments 31 pages, 15 figures
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。
1. EEG解码 3903 篇
An Automated Classifier of Harmful Brain Activities for Clinical Usage Based on a Vision-Inspired Pre-trained Framework
基于视觉启发预训练框架的自动有害脑活动分类器
机构 * Medical School, Tianjin University（天津大学医学院） ； Tianjin University（天津大学） ； State Key Laboratory of Advanced Medical Materials and Devices, Tianjin University（天津大学先进医疗材料与设备国家重点实验室） ； Haihe Laboratory of Brain-computer Interaction and Human-machine Integration, Tianjin（脑机交互与人机集成海河实验室） ； Nell Hodgson Woodruff School of Nursing, Emory University（埃默里大学内尔·霍德森·伍德鲁夫护理学院）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 基于视觉启发预训练框架，开发了VIPEEGNet自动分类器，实现对有害脑活动的高准确率识别，性能接近人类专家，参数使用效率高。
HiLTS: Human in the Loop Therapeutic System: A Wireless-enabled Precision Medicine Platform for Brainwave Entrainment
HiLTS：人机协同治疗系统：一种无线赋能的精准医学平台用于脑波同步
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 eess.SP
AI总结 HiLTS提出一种低功耗数字芯片用于癫痫发作同步，通过无线技术实现精准医学中的脑波调节。
Comments precision healthcare, neuro technology, healthcare engineering (24 pages)
Leveraging Foundational Models and Simple Fusion for Multi-modal Physiological Signal Analysis
利用基础模型和简单融合进行多模态生理信号分析
机构 * Computer and Communication Engineering Department, Alexandria University（亚历山大大学计算机与通信工程系） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出利用基础模型和简单融合方法，通过双掩码策略和对称编码器提升多模态生理信号分析的性能，实现情绪识别的高精度结果。
Comments Published at NeurIPS 2025 Workshop on Foundation Models for the Brain and Body
TF-MCL: Time-frequency Fusion and Multi-domain Cross-Loss for Self-supervised Depression Detection
TF-MCL：时间频率融合与多领域交叉损失用于自监督抑郁症检测
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 TF-MCL通过时间频率融合和多领域交叉损失提升自监督抑郁症检测的准确性
Federated Few-Shot Learning for Epileptic Seizure Detection Under Privacy Constraints
在隐私约束下用于癫痫发作检测的联邦少样本学习
机构 * Pro2Future GmbH（Pro2Future公司） ； Institute for Machine Learning（机器学习研究所） ； Johannes Kepler University（约瑟夫·约瑟夫·凯普勒大学） ； Institute of Pervasive Computing（普及计算研究所）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出了一种联邦少样本学习框架，用于在隐私约束下实现个性化EEG癫痫发作检测，通过两阶段方法提升模型性能。
Comments 12 pages
How PARTs assemble into wholes: Learning the relative composition of images
如何将PART组合成整体：学习图像的相对组成
机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Apple（苹果公司）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 PART通过连续相对变换学习图像的相对组成，优于基于网格的方法，在空间理解任务中表现更优。
GRC-Net: Gram Residual Co-attention Net for epilepsy prediction
GRC-Net：基于癫痫预测的格残差共注意网络
机构 * School of Advanced Technology, Xi'an Jiaotong-Liverpool University（先进技术学院，西安交通大学利物浦大学） ； School of Electrical Engineering, Electronics and Computer Science, University of Liverpool（电子与计算机科学学院，利物浦大学）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 GRC-Net通过格残差共注意机制实现EEG信号的多粒度特征提取，有效提升癫痫预测的准确率。
Quantum-like representation of neuronal networks' activity: modeling "mental entanglement"
神经网络活动的量子类表示：建模“心理纠缠”
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 q-bio.NC
AI总结 本文提出利用量子类建模方法，通过量子类信息处理和宏观神经结构，研究神经网络活动中的心理纠缠生成问题，并探讨未来实验检测方法。
Journal ref Frontier in Human Neuroscience., 09 December 2025 Sec. Cognitive Neuroscience Volume 19 - 2025
BioGAP-Ultra: A Modular Edge-AI Platform for Wearable Multimodal Biosignal Acquisition and Processing
BioGAP-Ultra：一种模块化边缘AI平台，用于可穿戴多模态生物信号采集与处理
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 eess.SP
AI总结 BioGAP-Ultra是一款模块化边缘AI平台，支持多模态生物信号采集与处理，通过提升存储、连接和信号模式实现高效低功耗的可穿戴设备应用。
Comments 17 pages, 15 figures
Aligning Humans and Robots via Reinforcement Learning from Implicit Human Feedback
通过隐式人类反馈进行人与机器人对齐的强化学习
机构 * Department of Artificial Intelligence, Korea University（人工智能系，韩国大学） ； Department of Brain and Cognitive Engineering, Korea University（脑科学与认知工程系，韩国大学）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 通过隐式人类反馈的强化学习方法，利用脑电图信号提升机器人与人类的对齐能力。
Comments Accepted to IEEE Int. Conf. Syst., Man, Cybern. (SMC) 2025
Modeling, Segmenting and Statistics of Transient Spindles via Two-Dimensional Ornstein-Uhlenbeck Dynamics
通过二维奥本-乌尔伦贝克动力学建模、分割和统计瞬态纺锤
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 q-bio.NC
AI总结 本文提出基于二维奥本-乌尔伦贝克动力学的EEG瞬态纺锤建模与统计分析方法，结合经验模态分解实现纺锤分割，并揭示了纺锤特征的统计分布规律。
Comments 6 figs
Influence of Object Affordance on Action Language Understanding: Evidence from Dynamic Causal Modeling Analysis
对象可操作性对动作语言理解的影响：来自动态因果建模分析的证据
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 q-bio.NC
AI总结 本研究通过动态因果建模分析，揭示了运动皮层的可操作性处理如何驱动动作语言理解，通过激活顶叶和颞叶区域。
Comments This work has been submitted to the IEEE Transactions for possible publication
Self-Calibrating BCIs: Ranking and Recovery of Mental Targets Without Labels
自校准的BCI：无需标签的思维目标排名与恢复
机构 * GrizAI University of Glasgow（GrizAI 格拉斯哥大学） ； University of Helsinki（赫尔辛基大学） ； LUT University University of Copenhagen（LUT 大学 哥本哈根大学）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.HC
AI总结 CURSOR通过自校准方法实现无需标签的思维目标恢复，能预测图像相似度、排名刺激并生成逼真的新刺激。
Comments 10 pages, 4 figures, 11 appendix pages, 7 appendix figures
Retrieving Filter Spectra in CNN for Explainable Sleep Stage Classification
在CNN中检索滤波器光谱以实现可解释的睡眠阶段分类
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 eess.SP
AI总结 本研究提出了一种在CNN中检索滤波器光谱的工具，用于提高睡眠阶段分类的可解释性，通过分析EEG通道的光谱信息来增强模型性能。
Comments 6 pages, 3 figures, conference paper
Mamba-based Deep Learning Approach for Sleep Staging on a Wireless Multimodal Wearable System without Electroencephalography
基于Mamba的深度学习方法用于无线多模态可穿戴系统中的睡眠分期（无脑电图）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出基于Mamba的深度学习方法，用于无脑电图的无线多模态可穿戴系统中实现睡眠分期，通过整合多种生物信号提升睡眠阶段识别的准确性。
Comments 40 pages, 24 figures. Authors Andrew H. Zhang, Alex He-Mo, and Richard Fei Yin contributed equally
Accelerating Reinforcement Learning via Error-Related Human Brain Signals
通过误差相关的人脑信号加速强化学习
机构 * Dept. of Artificial Intelligence Korea University Seoul, Republic of Korea（人工智能系韩国大学首尔共和国）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.RO
AI总结 通过整合误差相关的人脑信号，加速复杂机器人操作中的强化学习，提升任务成功率。
Exploring Spiking Neural Networks for Binary Classification in Multivariate Time Series at the Edge
探索用于多变量时间序列边缘二分类的脉冲神经网络
机构 * Computer Science and Engineering（计算机科学与工程） ； Louisiana State University（路易斯安那州立大学） ； Physics（物理学） ； Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室） ； Electrical Engineering and Computer Science（电气工程与计算机科学） ； The University of Tennessee Knoxville（田纳西大学基洛纳分校） ； Computer Science and Mathematics（计算机科学与数学） ； Electrification and Energy Infrastructures（能源基础设施）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出了一种用于多变量时间序列边缘二分类的脉冲神经网络框架，通过进化算法优化稀疏SNNs，实现高精度低误报率的分类性能，并在硬件部署上展示了低功耗和低延迟的特点。
Comments Accepted in 2025 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)
STAMP: Spatial-Temporal Adapter with Multi-Head Pooling
STAMP：带有多头池化的空间-时间适配器
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Pittsburgh School of Medicine（匹兹堡大学医学学院）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 STAMP通过多头池化机制，利用通用TSFMs生成的单变量嵌入，隐式建模EEG数据的空间-时间特性，实现与现有EEGFMs相当的性能。
Comments Accepted as a Proceedings paper at Machine Learning for Health (ML4H) 2025, invited presentation at the Time Series for Health (TS4H) Workshop, NeurIPS 2025. v2: Updated author affiliation and corrected a duplicated word in the text. No other changes
UT-OSANet: A Multimodal Deep Learning model for Evaluating and Classifying Obstructive Sleep Apnea
UT-OSANet: 一种用于评估和分类阻塞性睡眠呼吸暂停的多模态深度学习模型
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 eess.SP
AI总结 UT-OSANet是一种多模态深度学习模型，用于高精度评估和分类阻塞性睡眠呼吸暂停，通过多种输入模态和灵活训练策略实现事件层面的诊断。
Comments 12 pages,8 figures
Personalized targeted memory reactivation enhances consolidation of challenging memories via slow wave and spindle dynamics
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.HC
Journal ref npj Science of Learning 10 (1), 47 (2025)
Resource Efficient Sleep Staging via Multi-Level Masking and Prompt Learning
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.LG
Comments 16 pages, 4 figures, to be published in AAAI 2026
Integrative Model for Interoception and Exteroception: predictive coding, points of modulation, and testable predictions
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 q-bio.NC
Your Ride, Your Rules: Psychology and Cognition Enabled Automated Driving Systems
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.RO
Comments 32 pages, one colummns
S$^2$M-Former: Spiking Symmetric Mixing Branchformer for Brain Auditory Attention Detection
机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Peking University（北京大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Great Bay University（大湾区大学）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.LG
Comments Accepted by 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)
Aligning Brain Signals with Multimodal Speech and Vision Embeddings
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.LG
NAP: Attention-Based Late Fusion for Automatic Sleep Staging
机构 * Faculty of Informatics, Università della Svizzera Italiana（信息学院，瑞士意大利大学） ； Inst. of Digital Tech. for Personalized Healthcare, SUPSI（个性化医疗数字技术研究所，SUPSI） ； Sleep Wake Epilepsy Center, Department of Neurology, Inselspital University of Bern（睡眠觉醒癫痫中心，神经科，伯恩大学医院） ； Faculty of Informatics Università della Svizzera Italiana（信息学院，瑞士意大利大学）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.LG
EARS-UDE: Evaluating Auditory Response in Sensory Overload with Universal Differential Equations
机构 * Vizuara AI Labs（Vizuara AI实验室）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 q-bio.NC
Distinct social-linguistic processing between humans and large audio-language models: Evidence from model-brain alignment
机构 * Department of Linguistics and Modern Languages, The Chinese University of Hong Kong（语言学与现代语言系，香港中文大学） ； Brain and Mind Institute, The Chinese University of Hong Kong（脑与心智研究所，香港中文大学）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 q-bio.NC
Comments Hanlin Wu, Xufeng Duan, and Zhenguang Cai. 2025. Distinct social-linguistic processing between humans and large audio-language models: Evidence from model-brain alignment. In Proceedings of the Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics, pages 135-143, Albuquerque, New Mexico, USA. Association for Computational Linguistics. https://aclanthology.org/2025.cmcl-1.18/
Journal ref In Proceedings of CMCL, pages 135-143, ACL (2025)
Probabilistic adaptation of language comprehension for individual speakers: evidence from neural oscillations
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 q-bio.NC
Journal ref Social Cognitive and Affective Neuroscience, Volume 20, Issue 1, 2025, nsaf085
