脑机接口 / BCI

Activity-dependent neuronal model on complex networks

Lucilla de Arcangelis, Hans J. Herrmann

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 q-bio.NC

Comments 9 pages, 8 figures

Journal ref published on Frontiers in Physiology vol3, 62 (2012)

Emission of Mitochondrial Biophotons and their Effect on Electrical Activity of Membrane via Microtubules

M. Rahnama, I. Bokkon, J. Tuszynski, M. Cifra, P. Sardar, V. Salari

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 q-bio.NC

Comments 22 pages, 7 figures

Journal ref J Integrative Neuroscience, Vol. 10, No. 1, pages 65-88, 2011

Entropy analyses of spatiotemporal synchronizations in brain signals from patients with focal epilepsies

Caglar Tuncay

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 q-bio.NC

Comments 30 pages 25 figures

Brain, Music and non-Poisson Renewal Processes

Simone Bianco, Massimiliano Ignaccolo, Mark S. Rider, Mary J. Ross, Phil Winsor, Paolo Grigolini

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 q-bio.NC

Comments 14 pages, 4 figures. Updated content. Updated figures

Self-Organized Criticality model for Brain Plasticity

Lucilla de Arcangelis, Carla Perrone-Capano, Hans J. Herrmann

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 q-bio.NC

Comments 4 pages, 3 figures

Steady-state visual evoked potentials and phase synchronization in migraine

L. Angelini, M. De Tommaso, M. Guido, K. Hu, P. Ch. Ivanov, D. Marinazzo, G. Nardulli, L. Nitti, M. Pellicoro, C. Pierro, S. Stramaglia

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 q-bio.NC

Comments 4 pages

An FFT based measure of phase synchronization

Kaushik Majumdar

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 q-bio.NC

Comments 12 pages, 5 figures. Revised draft (substantial revision). Under review in a journal

Vortices in brain waves

Walter J. Freeman, Giuseppe Vitiello

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 q-bio.NC

Discrete, 3D distributed, linear imaging methods of electric neuronal activity. Part 1: exact, zero error localization

Roberto D. Pascual-Marqui

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 q-bio.NC

Comments KEY Institute technical report

Modelling the brain as a n Apollonian network

G. L. Pellegrini, L. de Arcangelis, H. J. Herrmann, C. Perrone-Capano

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 q-bio.NC

Comments 9 pages, 10 figures

Complex networks in brain electrical activity

G. Ruffini, C. Ray, J. Marco, L. Fuentemilla, C. Grau

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 q-bio.NC

Comments 22 pages, 5 figures. Starlab preprint. This version is an attempt to include better figures (no content change)

Spherical Harmonics Interpolation, Computation of Laplacians and Gauge Theory

Giulio Ruffini, Josep Marco, Carles Grau

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 q-bio.NC

Comments 14 pages, 3 figures. This is an internal Starlab Knowledge Nugget, with public status

Complex Independent Component Analysis of Frequency-Domain Electroencephalographic Data

Jorn Anemuller, Terrence J. Sejnowski, Scott Makeig

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 q-bio.NC

Comments 21 pages, 11 figures. Added final journal reference, fixed minor typos

Journal ref Neural Networks, 16:1311-1323, 2003

The Combined Technique for Detection of Artifacts in Clinical Electroencephalograms of Sleeping Newborns

Vitaly Schetinin, Joachim Schult

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.LG

NeuroGaze-Distill: Brain-informed Distillation and Depression-Inspired Geometric Priors for Robust Facial Emotion Recognition

NeuroGaze-Distill：基于脑科学的蒸馏与抑郁启发的几何先验用于鲁棒面部情绪识别

Zilin Li, Weiwei Xu, Xuanqi Zhao, Yiran Zhu

机构 * School of Information and Intelligent Science（信息与智能科学学院） ； Department of Computer（计算机系） ； North China Electric Power University (BaoDing)（华北电力大学（保定）） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,comments)

AI总结 NeuroGaze-Distill通过脑科学先验和抑郁启发的几何先验提升面部情绪识别的鲁棒性，采用跨模态蒸馏框架实现无需生物信号的部署。

Comments Preprint. Vision-only deployment; EEG used to form static prototypes. Includes appendix, 7 figures and 3 tables. Considering submission to ICLR 2026. Revision note: This version corrects inaccuracies in the authors' institutional affiliations. No technical content has been modified

Vector tomography for reconstructing electric fields with non-zero divergence in bounded domains

Alexandra Koulouri, Mike Brookes, Ville Rimpilainen

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,comments)

Comments Application in EEG Source Imaging

Predicting the Transition from Short-term to Long-term Memory based on Deep Neural Network

Gi-Hwan Shin, Young-Seok Kweon, Minji Lee

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；brain-computer interface(comments)

Comments Submitted IEEE The 9th International Winter Conference on Brain-Computer Interface

Learned proposals in trans-dimensional inference are optimal at equilibrium, not during assembly

跨维推断中的学习型提议在平衡态时最优，而非在构建过程中

Argyro Sasli, Nikolaos Karnesis, Minas Karamanis, Michael L. Katz, Dimitrios Kourtesis, Michael W. Coughlin, Vuk Mandic, Nikolaos Stergioulas

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)

AI总结 该研究揭示跨维推断中学习型提议在平衡态最优，通过实验验证其加速模型阶数混合的效果，开发了开源工具HyperWave，可跨领域应用于源计数与信号重建。

Comments 23 pages, 5 figures, 2 tables

LGFNet: A CTC-Guided Local-Global Fusion Framework for Single-Channel Sleep Staging

LGFNet：用于单通道睡眠分期的基于CTC引导的局部-全局融合框架

Chongjian Wang, Zhenghang Hou, Junjie Gao, Xiaofang Zhong, Shiyuan Han, Tong Zhang

机构 * School of Mathematics and Systems Science, Shandong University of Science and Technology（山东科技大学数学与系统科学学院） ； School of Artificial Intelligence, Shandong Women’s University（山东女子学院人工智能学院） ； School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology（华南理工大学计算机科学与工程学院） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)

AI总结 研究针对睡眠分期难题，提出LGFNet框架，通过局部-全局融合编码器及CTC-注意力联合训练等方法，有效建模时间动态与睡眠结构，统一时间对齐与上下文建模，经三阶段解码策略提升性能，在跨数据集评估中优于现有单通道方法。

Hypersampling of pseudo-periodic signals by analytic phase projection

Henning U. Voss

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)

Comments Submitted to Computers in Biology and Medicine

Journal ref Computers in Biology and Medicine Volume 98, 1 July 2018, Pages 159-167

Asymptotic Uniform False Discovery Rate Control for Inference of Time-varying Correlations

通过时间变化p值控制学习时间变化相关网络

Bufan Li, Lujia Bai, Weichi Wu

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)

AI总结 本文提出通过时间变化p值控制学习时间变化相关网络的方法，结合高维高斯近似和理论保证的统计程序，用于非平稳时间序列中的虚假发现率控制。

AdaptICA: Data-Adaptive Transformation Learning for Independent Component Analysis

AdaptICA：用于独立成分分析的数据自适应变换学习

Lida Jalili, Jingyu Liu, Vince D. Calhoun, Li-Hsiang Lin

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)

AI总结 针对标准ICA在处理非线性预处理特征时假设不成立的问题，提出AdaptICA框架，通过轮廓互信息准则联合学习变换与去混合结构，建立相关理论结果，经模拟和应用验证，能自适应选择变换结构，兼具恢复更多独立可解释源及保留标准ICA的优势。

Comments 35 pages, 3 figures

Cauchy-Paul wavelet transforms revisited: A framework for intermittent non-sinusoidal oscillations

重新审视柯西 - 保罗小波变换：间歇性非正弦振荡的框架

P. Argoul, J. Taillard, F. Argoul

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)

AI总结 该研究重新审视柯西 - 保罗小波变换，为间歇性非正弦振荡建立新框架。通过引入特征时间尺度确保维度一致，分析其频谱特性，并用基于相位的代数估计器等方法跟踪脑电图信号，在合成及真实记录上验证，成功分离解码睡眠纺锤波非正弦特征。

Inferring Non-Normal Amplification Geometry from Multivariate Time Series

从多元时间序列推断非正态放大几何结构

V. R. Saiprasad, V. Troude, D. Sornette

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)

AI总结 研究多元时间序列中渐近稳定动力学的非正态放大几何结构，提出非正态方向响应推断方法，通过估计局部线性算子投影到二维子空间，用特征值分裂等总结动力学，能从有限数据恢复结构，应用于多种记录揭示相关变化。

Comments 35 pages, 17 figures

Introducing entropy measures to PK/PD models in propofol anesthesia as a replacement of BIS

将熵测度引入丙泊酚麻醉的PK/PD模型以替代脑电双频指数

Alexander Edthofer, Christina Huber, Fabrizio Renzaglia, Andreas Körner

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)

AI总结 研究旨在寻找替代脑电双频指数（BIS）监测麻醉深度的指标，提出用置换熵（PeEn）和差分熵（EoD）两种基于熵的脑电图测量方法，通过与PK/PD模型生成的模拟BIS值比较评估性能，结果显示二者性能与模拟BIS相当，或可有效监测麻醉深度。

Comments 9 pages, 4 figures, submitted to the 12th Federation of European Simulation Societies Conference (Eurosim 2026)

Contextual Semantic Relevance and Word Surprisal Predict N400 and P600 Dynamics During Naturalistic Reading

语义整合和词汇预期塑造自然阅读过程中的N400和P600动态

Kun Sun, Rong Wang

机构 * Tongji University（同济大学） ； University of Tuebingen（图宾根大学） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)

AI总结 研究借助语料库，通过回归分析等测试语境语义相关性和词惊喜度对脑电活动的预测，发现二者与脑电反应相关但模式有别，语境语义相关性在P600窗口解释力强，表明自然阅读依赖二者，其提供了话语语义与脑电动态的计算联系。

Perceptually Aligning Representations of Music via Noise-Augmented Autoencoders

通过噪声增强自动编码器对音乐表示进行感知对齐

Mathias Rose Bjare, Giorgia Cantisani, Marco Pasini, Stefan Lattner, Gerhard Widmer

机构 * Johannes Kepler University（约翰内斯·开普勒大学） ； Queen Mary University（女王玛丽大学） ； Sony Computer Science Laboratories (CSL)（索尼计算机科学实验室（CSL）） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)

AI总结 研究如何通过噪声增强自动编码器结合感知驱动损失对音乐表示进行感知对齐，经训练产生按感知层次结构构建的编码，此方法在估计音乐音高惊喜和预测脑电反应中效果超以前方法，还提供预训练权重。

Comments Accepted to EUSIPCO 2026. Previous version appeared in NeurIPS 2025 - AI for Music Workshop. 5 pages, 2 figures, 1 table

Privacy-Protecting Techniques for Behavioral Biometric Data: A Survey

行为生物特征数据的隐私保护技术：综述

Simon Hanisch, Patricia Arias-Cabarcos, Javier Parra-Arnau, Thorsten Strufe

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)

AI总结 本文综述了保护行为生物特征数据隐私的匿名化技术，分析了不同行为特征的隐私保护方法及存在的不足。

Self-Consistent Closure of Fractal Dimension, Nonextensive Statistics, and Non-Markovian Dynamics in Critical Systems

临界系统中分形维数、非广延统计和非马尔可夫动力学的自洽闭合

O. Sotolongo-Costa, J. Weberszpil, M. E. Mora-Ramos

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)

AI总结 本文通过相空间自洽性推导出分形维数D、Tsallis指数q和记忆指数α之间的代数闭合关系α=D/(2D-1)及q=1+1/D，并在八个实验系统中验证了其普适性。

Comments 3 pages, 2 columns, 1 figure

AudioSAE: Towards Understanding of Audio-Processing Models with Sparse AutoEncoders

AudioSAE：利用稀疏自编码器理解音频处理模型

Georgii Aparin, Tasnima Sadekova, Alexey Rukhovich, Assel Yermekova, Laida Kushnareva, Vadim Popov, Kristian Kuznetsov, Irina Piontkovskaya

机构 * Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)

AI总结 本文在Whisper和HuBERT的编码器层训练稀疏自编码器（SAE），评估其稳定性和可解释性，并展示其在特征解耦、概念擦除、语音检测优化及与人类脑电活动对齐方面的实用价值。

Comments Accepted to EACL 2026, main track

Journal ref Proceedings of EACL 2026, pages 3221-3254