Poisson Flow and Wasserstein Registration of Trees
树的泊松流与瓦瑟斯坦配准
专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)
AI总结 针对成像应用中树状结构的配准问题，提出基于筛选泊松流与瓦瑟斯坦距离的非线性配准框架，无需显式地标或分支匹配，可在结构MRI的皮层沟回折叠配准中生成有解剖学意义的对应关系。
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. 神经信号处理 2255 篇
Cross-Anesthetic ECoG State Decoding Fails at the Decision Threshold, Not the Representation
跨麻醉剂ECoG状态解码在决策阈值处失败，而非表征层面
专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)
AI总结 该研究区分麻醉状态解码的表征与决策阈值，发现跨麻醉剂时表征可迁移，氯胺酮的失效源于决策阈值，锚定受试者基线的阈值可修复氯胺酮的解码性能。
Governing Mental-State Inference: Source-Neutral Regulatory Triggers and Tiered Obligations
管控心智状态推断：源中立的监管触发机制与分层义务
专题命中 神经信号处理 ：neural signal(abstract)
AI总结 本文构建源中立的技术介导心智状态归因监管方案，划分监管对象、损害路径与义务层级，为神经技术伦理监管提供非约束性分类工具。
Comments 43 pages, 4 tables
Infrared Imaging Empowered by Artificial Intelligence for Pediatric Skeletal Triage: A Narrative Review and Future Perspectives
人工智能助力的儿科骨骼分类红外成像：综述与未来展望
专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)
AI总结 该研究旨在构建结合广谱红外成像与深度学习的混合框架用于儿科骨骼分类。回顾相关光谱窗口及采集方式，总结图像转换和特征匹配算法。指出儿科解剖利于红外穿透，集成多光谱红外+人工智能成像是无辐射补充，但面临多方面障碍。
Comments 20 pages, 4 figures
Lattice Field Theory for a network of real neurons
神经网络的晶格场论
专题命中 神经信号处理 ：brain-computer interface(abstract)
AI总结 本文提出一种简化晶格场论框架，用于解释脑机接口的实验记录，结合最大熵模型和自由能原理，适用于慢性多站点脑机接口的神经元活动记录。
Comments Presented at the 42nd International Symposium on Lattice Field Theory (LATTICE2025), 2-8 November 2025, Tata Institute of Fundamental Research, Mumbai, India. Parallel Session Theoretical developments and applications beyond Standard Model. 10 pages
Journal ref Proceedings of Science 518, 178 (2026)
Feynman Kac Reweighted Schrödinger Bridge Matching for Surface-Based Tau PET Harmonization
基于Feynman Kac重加权薛定谔桥匹配的皮层表面Tau PET标准化
机构 * Stevens Neuroimaging and Informatics Institute, University of Southern California（斯蒂文斯神经影像与信息学研究所，南加州大学） ； Ming Hsieh Department of Electrical and Computer Engineering of Viterbi School of Engineering, University of Southern California（明希德电气与计算机工程系，维特比工程学院，南加州大学） ； Alfred E. Mann Department of Biomedical Engineering of Viterbi School of Engineering, University of Southern California（阿尔弗雷德·E·曼生物医学工程系，维特比工程学院，南加州大学）
专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)
AI总结 提出Feynman Kac重加权薛定谔桥匹配（FKRSBM）模型，通过熵正则化最优传输实现源域与目标域间的随机传输，结合子群感知端点提议和球面卷积骨干网络，在Tau PET SUVR图上实现优于现有方法的分布对齐和下游疾病分类。
CLABTOOLKIT: An Open-Source Toolkit for Routine Processing, Manipulation, and Visualization of Neuroimaging Data
CLABTOOLKIT：用于神经影像数据常规处理、操作和可视化的开源工具包
机构 * Connectomics Lab, Department of Radiology, Lausanne University Hospital (CHUV)（洛桑大学医院（CHUV）放射科连接组学实验室） ； University of Lausanne (UNIL)（洛桑大学）
专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)
AI总结 神经影像研究面临数据结构多样、工具接口和格式不兼容问题。CLABTOOLKIT将相关操作整合为统一框架，核心数据结构可处理多种格式数据，还有多个模块支持多种分析及可视化，其配置系统方便定制工作流程。
Comments Presented at OHBM 2026 in Bordeaux, France. Submitted to Aperture Neuro
Uncertain but Useful: Leveraging CNN Training Variability into Data Augmentation
不确定但有用：将CNN训练变异性用于数据增强
专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)
AI总结 本研究揭示FastSurfer分割模型训练中的数值不确定性超过FreeSurfer，并利用随机种子变异性作为数据增强技术，通过集成提升下游脑龄回归性能。
Plant-On-a-Disc (POD): A Phytofluidic platform enabling In Situ Root Analysis
Plant-On-a-Disc (POD): 一种实现原位根系分析的植物微流控平台
专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)
AI总结 提出Plant-on-a-Disc (POD)平台，利用径向微通道设计实现八株幼苗并行培养，在受控水动力条件下进行非侵入式原位多模态分析，揭示水流驱动根系多尺度响应。
Comments 34 pages, 7 figures
Maximum-Likelihood Estimation of Hyperedge-Triggered Hawkes Processes via a Closed-Form EM Algorithm
异步事件流中多细胞相互作用超图的统计推断与稳定性边界
专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)
AI总结 提出超边触发霍克斯过程（HTH）用于从异步事件数据推断多细胞系统中的高阶交互结构，通过闭合形式的EM算法和CP张量分解实现高效推断，在合成实验中成对恢复误差低于5%，并在视网膜神经节细胞数据上获得+20.6 nats的似然增益。
Comments 13 pages, 6 figures, 2 tables; revised version with updated figures and layout
HVPNet: A Bio-Inspired Network for General Salient and Camouflaged Object Detection
HVPNet：一种用于通用显著和伪装目标检测的仿生网络
机构 * School of Artificial Intelligence, Jiangxi Normal University（江西师范大学人工智能学院） ； Faculty of Business Information, Shanghai Business School（上海商学院商务信息学院） ； School of Computer Science and Information Engineering, Shanghai Institute of Technology（上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院）
专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)
AI总结 受人类视觉过程启发，提出简单通用的仿生架构HVPNet，通过视网膜整合模块和皮层解码器实现多模态特征高效融合，在7个任务22个数据集上取得精度-效率平衡。
Pattern formation in a Reaction-Diffusion Model for Amyloid-$β$ and Tau Interactions in Alzheimer's Disease
阿尔茨海默病中淀粉样蛋白-β与Tau相互作用的反应扩散模型中的模式形成
专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)
AI总结 本研究采用Gray-Scott反应扩散模型，结合伴随多水平有限元方法，研究Aβ与Tau相互作用产生的空间模式，发现系统存在多种稳定模式，为理解AD异质性和认知弹性提供数学框架。
Viscous vertex model for active epithelial tissues
黏性顶点模型用于主动上皮组织
专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)
AI总结 本文提出一种旋转对称的黏性顶点模型，用于描述细胞的皮层和体积耗散。通过拉格朗日乘数实现无基质摩擦极限，并引入层剪切流变协议提取有效组织剪切黏度，研究活动对细胞形状纹理和拓扑缺陷的影响。
Journal ref Acta Mech. Sin., 42, 760213 (2026)
MindAlign: Decoding Inner Speech from fMRI Signals via Multimodal Embedding Alignment under Limited Data
MindAlign: 在有限数据下通过多模态嵌入对齐从fMRI信号解码内心语言
机构 * Graduate School of Humanities and Sciences Ochanomizu University（大仓山大学人文科学研究生院） ； Center for Information and Neural Networks Advanced ICT Research Institute National Institute of Information and Communications Technology（信息与神经网络中心先进信息通信研究机构信息通信技术研究所）
专题命中 神经信号处理 ：neural signal(abstract)
AI总结 提出MindAlign两阶段框架，通过神经-语义对齐将fMRI信号映射到多模态语义空间，再结合视觉上下文冻结多模态语言模型生成文本，在静默图像描述数据上优于基线，且语义-语言投影可跨被试泛化。
Comments Preprint. Under review
Improved Multiscale Structural Mapping with Supervertex Vision Transformer for the Detection of Alzheimer's Disease Neurodegeneration
改进的多尺度结构映射与超顶点视觉Transformer用于阿尔茨海默病神经退行性病变的检测
机构 * Department of Computer Science \& Engineering, Hankuk University of Foreign Studies, Seoul, Republic of Korea ； Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging, Department of Radiology, Massachusetts General Hospital, Charlestown, MA, USA ； Department of Radiology, Harvard Medical School, Boston, MA, USA ； Neuroimaging Research for Veterans (NeRVe) Center, VA Boston Healthcare System, Boston, MA, USA
专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)
AI总结 本文提出MSSM+结合SSVM和SV-ViT，通过多尺度结构映射和超顶点映射提高阿尔茨海默病早期检测的准确性，实现了更显著的组间差异识别和分类性能提升。
Comments Submitted to Human Brain Mapping
Journal ref Human Brain Mapping 47(8), e70548 (2026)
A Surface-based Multimodal Framework for Multitask Analysis in Alzheimer's Disease
基于表面的多模态框架用于阿尔茨海默病的多任务分析
专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)
AI总结 提出一种增强的球形数据驱动多模态框架，通过球形扩散模型生成配对皮层厚度和Tau PET SUVR数据，结合对比学习和上下文学习，实现多任务分类与回归，在ADNI数据集上优于六种基线模型。
Comments 11 pages, 3 figures
Scale-invariant brain morphometry: application to sulcal depth
标度不变脑形态学：应用于沟回深度
机构 * Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), U954, Université de Nantes（法国国家卫生与医学研究院（INSERM）U954，南特大学）
专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)
AI总结 本文研究了脑大小对沟回深度形态学特征的影响，提出了一种标度不变的沟回深度估计方法，并通过大规模样本验证了其生物学意义。
Comments GA and JL contributed equally to this work
Journal ref Computers in Biology and Medicine, Volume 212, 2026, 111754, ISSN 0010-4825
Geometry-Driven Flow Analysis of Brain Sulcal Pattern
脑沟模式的几何驱动流分析
机构 * Cortical Manifolds Report（皮层流形报告）
专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)
AI总结 提出基于泊松方程的几何驱动流框架，通过平均曲率建模皮层折叠，生成光滑势场梯度定义物理通量，用于分析青少年肌阵挛癫痫的皮层结构异常。
Automatic Extraction of Structured Information from Brain MRI Reports Using an Open-Weight Large Language Model
使用开源大语言模型从脑MRI报告中自动提取结构化信息
机构 * Department of Radiology & Nuclear Medicine, Erasmus MC（埃因霍温麦斯特大学放射科与核医学部） ； Department of Epidemiology, Erasmus MC（埃因霍温麦斯特大学流行病学部） ； Department of Electrical and Electronics Engineering, ENSEEIHT（ENSEEIHT电子与电气工程系） ； Alzheimer Centre Erasmus MC（埃因霍温麦斯特大学阿尔茨海默病中心） ； Department of Neurology, Erasmus MC（埃因霍温麦斯特大学神经医学部） ； Department of Internal Medicine, Erasmus MC（埃因霍温麦斯特大学内科部）
专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)
AI总结 本研究评估了开源LLM LLaMA 3.1从荷兰语脑MRI报告中自动提取结构化信息的能力，通过零样本和少样本提示策略，在视觉评分、病变检测等任务上取得高准确率，少样本提示进一步提升了数值变量的提取性能。
Comments Submitted to European Radiology
Journal ref European Radiology (2026)
Numerical Approaches for Linear Left-invariant Diffusions on SE(2), their Comparison to Exact Solutions, and their Applications in Retinal Imaging
在SE(2)上的线性左不变扩散的数值方法，其与精确解的比较及其在视网膜成像中的应用
机构 * Department of Biomedical Engineering, Biomedical Image Analysis (BMIA)（生物医学工程系，生物医学影像分析（BMIA）） ； Department of Mathematics and Computer Science, Image Science and Technology (IST/e)（数学与计算机科学系，图像科学与技术（IST/e）） ； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； Northeastern University（东北大学）
专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)
AI总结 本文比较了SE(2)上左不变扩散的多种数值方法，并提供了精确解的分析，展示了傅里叶方法在精度上的优势，并在视网膜成像中应用了结合左不变PDE演化的可逆方向分数。
Comments A final and corrected version of the manuscript is Published in Numerical Mathematics: Theory, Methods and Applications (NM-TMA), vol. (9), p.1-50, 2016
Journal ref Numerical Mathematics: Theory, Methods and Applications (NM-TMA), vol. (9), p.1-50, 2016
Continuation of localised coherent structures in nonlocal neural field equations
非局部神经场方程中局部化相干结构的延续
专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)
AI总结 研究非局部神经场方程在欧几里得平面中的局部化活动模式，通过矩阵自由牛顿-克罗内克求解器进行数值延续，揭示了非局部连接核不等价于PDE的系统特性，展示同宿轨蛇形机制产生不同空间范围的活动模式。
Comments 21 pages, 13 figures, submitted for peer review
Journal ref SIAM J. Sci. Comput., 36(1), B70-B93, 2014
A physics-informed foundation model for quantitative diffusion MRI
一种用于定量扩散MRI的物理信息基础模型
机构 * School of Biomedical Engineering, Tsinghua University（清华大学生物医学工程系） ； Oxford Centre for Integrative Neuroimaging, FMRIB, Nuffield Department of Clinical Neurosciences, University of Oxford（牛津大学整合神经影像中心、FMRIB、临床神经科学系） ； Department of Radiology, West China Second University Hospital, Sichuan University（四川大学华西第二医院放射科） ； School of Biomedical Engineering and the Institute of Medical Robotics, Shanghai Jiaotong University（上海交通大学生物医学工程学院和医学机器人研究院） ； Department of Radiology, Institution of Radiology and Medical Imaging, West China Hospital, Sichuan University（四川大学华西医院放射科、放射医学与影像研究所） ； Department of Radiology and Biomedical Imaging, University of California San Francisco（加州大学旧金山分校放射科和生物医学影像系） ； Department of Psychiatry and Behavioral Sciences, Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院精神病学与行为科学系）
专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)
AI总结 提出物理信息生成微结构网络（PIGMENT），通过零样本适应实现从稀疏数据中恢复可靠的定量扩散MRI参数映射。
A Critical Assessment of the Brain Criticality Hypothesis
大脑临界态假说的批判性评估
专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)
AI总结 本文批判性地评估了大脑临界态假说，提出神经元与缓慢变化的能量资源（作为“记忆”）之间的耦合可能足以产生具有尺度不变相关性的神经活动，从而为实验数据提供更自然的解释。
Comments 9 pages, 3 figures
Large-scale cortex-core structure formation in brain organoids
脑类器官中的大规模皮层-核心结构形成
专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)
AI总结 利用流体动力学描述细胞核相互作用，揭示脑类器官中皮层-核心结构的形成机制，并扩展BWBM模型预测皮层褶皱的不对称性。
Comments 13 pages, 9 figures. Comments are welcome
NeuroRing: Scaling Spiking Neural Networks via Multi-FPGA Bidirectional Ring Topologies and Stream-Dataflow Architectures
NeuroRing: 通过多FPGA双向环拓扑和流数据流架构扩展脉冲神经网络
专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)
AI总结 提出NeuroRing，一种基于流数据流架构和双向环拓扑的模块化可扩展SNN加速器，在FPGA上实现，支持单/多FPGA部署，与NEST模拟器集成，在大脑皮层微回路基准和数独约束满足任务上实现快于实时的执行（RTF=0.83）并具有良好的扩展性和能效。
Comments Accepted at Euro-Par 2026
Unsupervised multi-scale diagnostics
无监督多尺度诊断
专题命中 神经信号处理 ：neural signal(abstract)
AI总结 提出多分辨率相干时空尺度分离（mrCOSTS）算法，一种无监督、层次化的自动诊断方法，用于从多尺度数据中提取相干模式，并在海表温度、神经信号和山地边界层风场等复杂数据集上展示了其有效性。
Comments SI Movies and Figures are available as Ancillary Files
NeurIPS: Neuro-anatomical Inductive Priors for Sphere-based Brain Decoding
NeurIPS: 基于球面的脑解码的神经解剖学归纳先验
机构 * South China University of Technology（南方科技大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； King's College London（伦敦国王学院） ； Foshan University（佛山大学） ； Pazhou Lab（琶洲实验室）
专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)
AI总结 提出NeurIPS框架，通过选择性ROI球形分词器和结构引导专家混合模型，将解剖变异转化为归纳先验，在自然场景数据集上实现表面解码器最先进性能，并显著提升训练效率。
Comments International Conference on Machine Learning (ICML) 2026
Cross-lingual robustness of LLM-brain alignment and its computational roots
LLM-脑对齐的跨语言鲁棒性及其计算根源
机构 * Grammar and Cognition Lab, Department of Translation & Language Sciences, Universitat Pompeu Fabra（语言与翻译科学系语法与认知实验室，庞培法华大学） ； Department of Adult Psychiatry and Psychotherapy, University of Zurich（苏黎世大学成人精神病学与心理治疗系） ； Neuroscience Center Zurich, University of Zurich and ETH Zurich（苏黎世大学神经科学中心与苏黎世联邦理工学院） ； Center for Clinical Neuroscience and Cognition and Department of Psychiatry, University of Groningen, University Medical Center Groningen（格罗宁根大学临床神经科学与认知中心及精神病学系，格罗宁根大学医学中心） ； Scalable Scientific Machine Learning Lab, Imperial College London, Department of Earth Science and Engineering（伦敦帝国理工学院可扩展科学机器学习实验室，地球科学与工程系） ； Institut Català de Recerca i Estudis Avançats (ICREA), Barcelona, Spain（加泰罗尼亚高级研究与研究机构（ICREA），巴塞罗那，西班牙）
专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)
AI总结 该研究探讨了大型语言模型与大脑对齐的跨语言鲁棒性，通过多语言全脑编码框架分析了中文、英语和法语在自然故事听觉过程中大脑与LLM的对齐情况，发现其在空间上具有跨语言重叠性，但无法通过预测不确定性或表征几何来解释。
Amoeboid cell migration and shape dynamics driven by actin polymerization
通过肌动蛋白聚合驱动的变形虫细胞迁移与形状动力学
专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)
AI总结 本文提出了一种最小的活性壳模型，用于描述变形虫细胞的迁移和形状动力学，展示了由肌动蛋白聚合引起的逆向流驱动的持续定向迁移以及多种动态状态的涌现，揭示了非平衡活物质中非线性行为的通用原理。
An MCMC-Based Method for Dynamic Causal Modeling of Effective Connectivity in Functional MRI
一种基于MCMC的方法用于功能性磁共振成像中有效连接性的动态因果建模
专题命中 神经信号处理 ：neural signal(abstract)
AI总结 本文提出了一种基于MCMC的动态因果建模方法，通过简化观测模型和No-U-Turn采样器提高计算效率和参数可识别性，实验证明其在模拟和真实数据中能提供可靠的不确定性量化和参数估计。
