Visual Decoding and Reconstruction via EEG Embeddings with Guided Diffusion
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);BCI(abstract);brain-computer interface(abstract);neural signal(abstract)
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 :EEG(title,abstract);BCI(abstract);brain-computer interface(abstract);neural signal(abstract)
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);BCI(abstract);brain-computer interface(abstract);motor imagery(abstract)
专题命中 EEG解码 :brain computer interface(title,abstract);BCI(abstract);EEG(abstract);motor imagery(abstract)
Comments 4 pages, 5 figures
原型化与评估一个实时神经自适应虚拟现实飞行训练系统
专题命中 EEG解码 :BCI(summary_cn,abstract);EEG(abstract,abstract_cn);brain-computer interface(abstract);分类 cs.HC
AI总结 本文研究了基于BCI的神经自适应飞行训练系统在VR模拟中的效果,通过对比自适应与固定难度序列,发现主观负荷和飞行表现无显著差异,但飞行员更偏好自适应系统。
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);cortical(title,abstract);分类 q-bio.NC
专题命中 EEG解码 :brain-computer interface(title,abstract);EEG(title,abstract);分类 cs.HC
专题命中 EEG解码 :BCI(title,abstract);brain-computer interface(title);EEG(abstract);分类 cs.LG
Comments Update the venue and copyright information
专题命中 EEG解码 :BCI(title,abstract);brain-computer interface(title);EEG(abstract);分类 cs.HC
Comments We made a submission by mistake. The article arXiv:2501.05589 should be submitted as an update of article arXiv:2310.08051 instead of a new submission. We are seeking remove arXiv:2501.05589 and update the arXiv:2310.08051 to the latest version
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);motor imagery(title,abstract);分类 cs.LG
专题命中 EEG解码 :BCI(title,abstract);EEG(title,abstract);分类 cs.LG
Comments The Twelfth International Conference on Learning Representations
Journal ref The Twelfth International Conference on Learning Representations, 2024
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);BCI(title);motor imagery(abstract);分类 eess.SP
Comments 7 pages, 4 figures; This work has been accepted by the 2023 45th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Conference (IEEE EMBC 2023'). Copyright will be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);BCI(title);brain computer interface(abstract);分类 eess.SP
Journal ref 2014 4th International Conference on Wireless Communications, Vehicular Technology, Information Theory and Aerospace & Electronic Systems (VITAE)
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);cortical(title,abstract);分类 q-bio.NC
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);brain-computer interface(title);BCI(abstract);分类 q-bio.NC
Comments in Spanish
Journal ref Revista Doctorado UMH, 2020
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);BCI(title);brain computer interface(abstract);分类 eess.SP
Comments 11 pages, 5 figures
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);cortical(title,abstract);分类 q-bio.NC
Comments 6 figures
专题命中 EEG解码 :brain-computer interface(title,abstract);EEG(title,abstract);分类 eess.SP
Comments IEEE Sensors (Accepted)
Journal ref IEEE Sensor Journal, 2019
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);BCI(title);brain-computer interface(abstract);分类 cs.HC
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);motor imagery(title,abstract);分类 eess.SP
Comments 4 pages, 5 figures
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);neural decoding(title);neural signal(abstract);分类 cs.LG
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);motor imagery(title,abstract);分类 cs.LG
Comments 10 pages,3 figures
从无创脑电图解码默读内容
机构 * nubrain
专题命中 EEG解码 :EEG(title,summary_cn);分类 q-bio.NC、cs.LG
AI总结 本研究以默读为替代任务,用CLIP式对比训练的卷积EEG编码器结合因果Transformer,从EEG中成功解码开放词汇单词级信息,发现解码受数据限制而非饱和。
Comments 45 pages (including 12 pages of Supplementary Material), 11 figures (including 2 in Supplementary Material)
脑电(EEG)基础挑战赛:从跨任务到跨主体的脑电解码
专题命中 EEG解码 :EEG(title,title_cn);分类 eess.SP、cs.LG
AI总结 本文介绍一项包含跨任务跨主体脑电解码、精神病理因素预测两项挑战的大规模脑电竞赛,提供对应基线模型,旨在推动泛化性脑电解码模型及相关临床应用的发展。
Comments Approved at Neurips Competition track. webpage: https://eeg2025.github.io/
Journal ref The Thirty-Ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2025
CogEEGAgent:通过基于执行和选择感知验证实现自主认知脑电图分析
专题命中 EEG解码 :EEG(title,summary_cn);分类 q-bio.NC、eess.SP
AI总结 研究针对认知EEG分析需专业知识及选择多的问题,提出基于MNE-Python的CogEEGAgent代理,LLM解释意图,确定性组件验证控制,在基准测试等中表现良好,建立了有限自主性和可审计自动化框架。
Comments 16 pages, 5 figures, and 16 tables. The supplementary material is included in the same PDF
基于基于Conformer的掩码自动编码器从脑电图和心率变异性信号中进行新生儿缺氧缺血性脑病分类
机构 * University College Cork(科克大学学院) ; INFANT Research Centre(婴儿研究中心) ; Pediatrics and Child Health(儿科与儿童健康)
专题命中 EEG解码 :EEG(title,summary_cn);分类 eess.SP、cs.LG
AI总结 研究提出MAEConformer自监督学习框架,结合Conformer与MAE从EEG和HRV信号学习。通过卷积与自注意力捕获模式与依赖,引入MR-STFT损失。模型预训练后用于下游任务,在EEG和HRV的HIE分类中表现出色,证明其学习鲁棒可转移表示的有效性。
Comments Paper submits to IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
空间相邻散射变换:一种用于脑电连接性的跨通道幅度耦合测量方法
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);BCI(abstract,abstract_cn);motor imagery(abstract);分类 q-bio.NC、eess.SP
AI总结 研究针对脑电连接性分析中现有方法的不足,引入空间相邻散射变换,通过扩展小波散射变换到多通道设置,获取幅度包络耦合及跨频率调制信息,经实验验证其能系统恢复相关耦合结构,为脑电分析提供新方法。
Comments 12 pages, 7 Figures
哪种指标能反映基于事件相关电位的脑机接口中的拼写速率准确性?
机构 * Intelligent Systems Research Laboratory (LARESI)(智能系统研究实验室 (LARESI)) ; USTOMB(奥兰科技大学)
专题命中 EEG解码 :BCI(summary_cn,abstract);brain-computer interface(title);分类 eess.SP、cs.LG
AI总结 研究通过分析13种指标与拼写速率的相关性,发现Brier分数、MCC、ROC AUC、PR AUC、AP和pAUC最能反映ERP-BCI中的拼写性能。
Comments paper is accepted for presentation at the 2026 IEEE International Conference on Metrology for eXtended Reality, Artificial Intelligence and Neural Engineering - IEEE MetroXRAINE 2026, Chemnitz, Germany
基于坐标可查询神经场重建的脑电图空间超分辨率与未见电极生成
机构 * School of Intelligence Science and Technology, University of Science and Technology Beijing(信息科学与技术学院,北京科技大学) ; School of Computer and Communication Engineering, University of Science and Technology Beijing(计算机与通信工程学院,北京科技大学)
专题命中 EEG解码 :EEG(title,summary_cn);分类 eess.SP、cs.LG
AI总结 针对实际部署中电极缺失和布局变化问题,提出将EEG空间超分辨率重构为从部分观测通道学习共享条件头皮场,通过位置引导编码器和条件隐式神经表示解码器实现未见电极信号生成,并引入保真通道损坏训练策略,在多个数据集上显著优于基线。
脑电图基础模型中的身份陷阱:一项诊断性审计
机构 * National Yang Ming Chiao Tung University ; University of California, San Diego
专题命中 EEG解码 :EEG(title,summary_cn);分类 q-bio.NC、cs.LG
AI总结 提出FMScope协议,通过方差分解、主题轴擦除等五种诊断方法,揭示EEG基础模型在受试者分离交叉验证中可能依赖受试者身份特征而非临床生物标志物,并验证了该陷阱的普遍性及可移除性。
Comments 28 pages, 6 figures, 8 tables. Code available at https://github.com/Jimmy110101013/fmscope
CaMBRAIN:基于因果状态空间模型的实时连续脑电图推理
机构 * CRCV, University of Central Florida(CRCV,中央佛罗里达大学) ; University of Central Florida(中央佛罗里达大学) ; Department of MAE, University of Central Florida(中央佛罗里达大学机械与航空航天工程系) ; Department of Neurology, Loma Linda University(洛马琳达大学神经病学系)
专题命中 EEG解码 :EEG(title,summary_cn);分类 cs.LG、cs.HC
AI总结 提出首个基于因果Mamba的状态空间模型CaMBRAIN,通过多阶段自监督训练实现实时、长程连续的EEG信号推理,在三个数据集上达到SOTA且吞吐量提升10倍以上。
Comments 22 pages, 3 figures, 8 tables