Multifractal human signals at the edge of life reveal a heart-brain anti-correlation
生命边缘的多分形人体信号揭示心脑反相关
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)；分类 q-bio.NC
AI总结 通过多分形去趋势波动分析，发现临终患者脑电信号多分形性减弱而心电信号异常增宽，两者呈负相关，表明心脑功能解耦和反相关动力学。
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 179 篇
Barycentric Projections of Optimal Transport Plans on Riemannian Manifolds
黎曼流形上最优传输计划的重心投影
机构 * Baruch College（巴彻学院）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG
AI总结 提出黎曼流形上传输耦合的重心投影框架，通过条件Fréchet均值得到最佳确定性映射，并定义条件方差Monge缺陷，实验验证了内在投影与切向投影的不同作用。
Nine Emotion Centroids: A Label-Free Valence Axis That Transfers Across Four Modalities
九个情绪质心：跨四种模态迁移的无标签效价轴
机构 * KAUST（阿卜杜拉国王科技大学）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)
AI总结 本研究提出一种仅用9个情绪类别名称和少量叙事段落即可找到跨视觉、音频等四种模态迁移的无标签效价轴的方法，该轴在多模态情感任务中表现优异且具有机制活性。
Comments 15 pages, 3 figures, 4 tables
Global AI Regulations for FAIR and Ethics in High-Risk Use Cases: A Comparative Review
高风险用例中面向FAIR原则与伦理的全球AI监管：比较综述
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)
AI总结 本文通过比较欧盟、美国、中国的AI监管框架，分析高风险AI用例的合规缺口，提出基于RDF/OWL等技术的知识块模式以实现跨制度设计型合规。
Comments 6 pages. Accepted at the 50th IEEE Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC 2026), Madrid, Spain, July 7-10, 2026
SWINSleepNet: A Hierarchical Context-Aware Framework for Sleep Staging (v2)
SWINSleepNet：用于睡眠分期的分层上下文感知框架（v2）
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）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)
AI总结 针对现有睡眠分期方法在模糊及过渡分期表现差的问题，提出分层上下文感知的双流框架 SwinSleepNet，在 Sleep-EDF 系列及 SHHS 数据集上验证其在 N1 分期和过渡 epoch 上的性能优势。
Comments Report-no: SDUST-SLEEP-202608-V2; 10 pages, 7 figures, revised updated version of arXiv submit/7867870, conference submission draft
From Statistical to Structural Synergy: A Predictability Framework to Quantify the Effects due to High-Order Mechanisms
从统计协同到结构协同：一种量化高阶机制影响的可预测性框架
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；cortical(abstract)
AI总结 研究复杂系统中高阶行为与高阶机制关系，引入基于可预测性框架，通过多项式回归估计结构协同，模拟及气候、脑电图动力学应用表明HOBs和HOMs可分离，框架助于机理解释复杂系统动力学及确定模型需求。
Next-Token Prediction Learns Generalisable Representations of Sleep Physiology
下一个词预测学习睡眠生理学的可泛化表示
机构 * Institute of Biomedical Engineering, University of Oxford（牛津大学生物医学工程研究所）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)
AI总结 提出Hypnos模型，通过下一个词预测目标，从多模态生理信号中学习可泛化表示，在睡眠阶段分类和房颤检测等任务上显著优于现有基础模型。
Modeling semantic association in self-paced reading with language model embeddings
使用语言模型嵌入建模自定步速阅读中的语义关联
机构 * Department of Computational Cognitive Science, Tilburg University（蒂尔堡大学计算认知科学系） ； Center for Humanities Computing, Aarhus University（奥胡斯大学人文计算中心）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)
AI总结 本研究使用语言模型嵌入的十种实现方式量化语义关联，通过贝叶斯模型分析其对N400和自定步速阅读时间的影响，发现句子嵌入能可靠捕捉超出词可预测性的语义关联。
Device Passport: Enabling Spatio-Temporal Pretrained Models to Generalize Across Input Layouts
设备护照：使时空预训练模型能够跨输入布局泛化
机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） ； Apple（苹果公司）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 eess.SP、cs.LG
AI总结 针对新设备布局缺乏大规模数据集的问题，提出Device Passport通道嵌入技术，通过功能活动与元数据混合建模，实现跨布局迁移，在耳部脑电图等任务中优于基线。
Comments Workshop on Structured Data for Health, ICML 2026
Phase-based spatial ordinal patterns for characterizing oscillatory dynamics
用于表征振荡动力学的基于相位的空间序贯模式
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 q-bio.NC
AI总结 本研究提出基于相位的空间序贯模式框架，定义空间置换熵，可表征振荡系统时空动力学，区分锁相状态与部分同步状态，在合成网络和人脑电数据上验证了方法有效性。
AMICA-Python: Adaptive Mixture Independent Component Analysis with Anderson Acceleration
AMICA-Python：具有安德森加速的自适应混合独立成分分析
机构 * University of Southern California（南加州大学） ； University of South Carolina（南卡罗来纳大学）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究针对AMICA算法依赖单一Fortran实现、限制其在非MATLAB生态系统中应用的问题，提出AMICA-Python这一Python实现，通过符合scikit-learn的API集成，引入安德森加速方案，经测试其数值精度高、运行时具竞争力。
EEGPrep: a validated Python implementation of the EEGLAB preprocessing pipeline
EEGPrep：EEGLAB预处理管道的经过验证的Python实现
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 eess.SP
AI总结 研究旨在解决EEGLAB管道MATLAB实现不利于Python和云工作流部署的问题，开发EEGPrep在Python中重现该管道，经测试其能高精度重现EEGLAB管道，可从PyPI安装或在Docker中运行。
Brain-Aligned Multi-Stream Video Transformers with Sparse Self-Selection
具有稀疏自选择的脑对齐多流视频变换器
机构 * University of Tehran（德黑兰大学）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究针对现代视频变换器忽视灵长类视觉原理及缺乏神经数据评估的问题，提出含稀疏胜者全得令牌选择模块的脑对齐多流视频变换器，经实验其在精度与推理时间上表现优且鲁棒性强，脑模型相关性高，优于基线。
Comments 23 pages, 11 figures
TVGL-CFM:Generating and Forecasting Time-Varying Trajectories of Dynamic Networks with Conditional Flow Matching
TVGL-CFM：通过条件流匹配生成和预测动态网络的时变轨迹
机构 * University of Strathclyde（斯特拉斯克莱德大学）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究针对脑网络等随时间变化的复杂系统，提出TVGL-CFM模型，通过对数欧几里得图和条件流匹配，可生成和预测时变网络轨迹，在多数据集上表现优于原始信号基线，直接生成结构化精度轨迹更可靠。
Linear Independent Component Analysis via Optimal Transport
通过最优传输进行线性独立成分分析
机构 * University of Tübingen（图宾根大学） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems, Tübingen（图宾根马克斯·普朗克智能系统研究所） ； Institute of Artificial Intelligence TU Braunschweig（布伦瑞克工业大学人工智能研究所）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究如何从线性混合信号中恢复独立源信号，提出用平方瓦瑟斯坦距离衡量非高斯性，基于此构建OT - ICA算法，实验表明该算法在不同分布上优于传统方法，且可用于无分布假设的应用ICA任务。
Reading the Eyes in VR: Multimodal Modeling of Social Intelligence
在虚拟现实中解读眼神：社会智能的多模态建模
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.HC
AI总结 研究通过在 Unity 中为桌面和 VR 实现 RMET 并进行 2x2 混合研究，探究呈现媒介和反馈对 RMET 行为的影响。结果表明即时反馈影响注视和脑电，呈现媒介无客观差异，VR 可用性高，为 RMET 在受控环境作过程感知评估任务提供证据。
Graph Bispectrum for Nonlinear Mode Interactions
用于非线性模式相互作用的图双谱
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 eess.SP
AI总结 研究旨在刻画图信号高阶相互作用，基于图傅里叶系数三阶矩定义图双谱张量及图双相干度量，建立相关性质，通过合成信号与脑电图实验验证其能检测非线性依赖，为图信号高阶分析提供可解释且高效的工具。
Omni-Sleep: A Sleep Foundation Model via Hierarchical Contrastive Learning of CNS-ANS Dynamics
全睡眠：一种通过中枢神经系统-自主神经系统动态分层对比学习的睡眠基础模型
机构 * Department of Biomedical Engineering, Southern University of Science and Technology（南方科技大学生物医学工程系） ； Omni-Intelligence（全知智能） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 介绍全睡眠模型，利用CNS/ANS划分，通过分层对比学习的三个目标进行拓扑约束表示学习，在多中心多模态PSG数据预训练后用于睡眠分期和多疾病分类，性能优于基线，凸显生理层次对睡眠表示学习的价值。
SPIDER -- Stitched Power-spectra for Inferring Directed information flow from incomplete and asynchronous Experimental Recordings
SPIDER -- 从不完整且异步的实验记录中推断有向信息流的拼接功率谱方法
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 q-bio.NC
AI总结 提出SPIDER框架，利用频谱拼接和矩阵补全从异步、不完整的多区域记录中恢复有向信息流，通过模拟和神经数据验证，揭示了脑区间theta频带的前馈层级结构。
An exploratory behavioral and electroencephalographic study of artificial intelligence-assisted learning modes in high school students
人工智能辅助学习模式对高中生的探索性行为与脑电图研究
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.HC
AI总结 本研究通过行为指标和脑电图数据，比较三种AI交互模式（导师、协作者、求解器）对高中生认知参与和问题解决行为的影响，发现不同模式下行为存在显著差异，脑电模式虽未达统计显著但值得进一步探索。
Comments 16 pages, 11 figures
Using Biometrics to Understand AI-Assisted Coding Performance and its Perception
使用生物特征理解AI辅助编程性能及其感知
机构 * IT University of Copenhagen（丹麦技术大学） ； University of Bari（巴里大学）
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.HC
AI总结 通过脑电图、眼动追踪等生物特征数据，发现AI辅助编程与无辅助编程在认知过程上存在显著差异，且主观感知与客观测量不一致。
Comments Stage 2 RR under review at EMSE. The accepted Stage 1 protocol is publicly archived on OSF (DOI: 10.31219/osf.io/mex39_v2)
A dual-system approach for epilepsy diagnosis: integrating mamba-Bi-LSTM architecture with SHAP-based verification
一种双系统癫痫诊断方法：融合Mamba-Bi-LSTM架构与基于SHAP的验证
专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 eess.SP
AI总结 提出双系统智能诊断框架，主判别系统结合Mamba与Bi-LSTM实现高精度，验证系统通过SHAP提供可解释性，准确率从92.6%提升至98.7%。
Comments 18 pages, 11 figures, 16 tables
Journal ref Biomedical Engineering Advances 11 (2026) 100218
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
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
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
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
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
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
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
机构 * Tongji University（同济大学） ； University of Tuebingen（图宾根大学）
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。
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
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
