脑机接口 / BCI

PRISM: Exploring Heterogeneous Pretrained EEG Foundation Model Transfer to Clinical Differential Diagnosis

PRISM：探索异构预训练EEG基础模型迁移至临床鉴别诊断

Jeet Bandhu Lahiri, Parshva Runwal, Arvasu Kulkarni, Mahir Jain, Aditya Ray Mishra, Siddharth Panwar, Sandeep Singh

机构 * Indian Institute of Technology Mandi, India（印度理工学院曼迪分校） ； NeuroDx, India（NeuroDx） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 PRISM通过异构预训练EEG模型在临床鉴别诊断中表现优异，证明多样性优于规模，揭示评估因素对模型排名的影响。

Comments 14 pages, 1 figure, 5 tables

Lightweight Transformer for EEG Classification via Balanced Signed Graph Algorithm Unrolling

基于平衡符号图展开的轻量级变换器用于EEG分类

Junyi Yao, Parham Eftekhar, Gene Cheung, Xujin Chris Liu, Yao Wang, Wei Hu

机构 * Peking University（北京大学） ； York University（约克大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出基于平衡符号图展开的轻量级变换器，用于高效分类EEG信号，通过频谱去噪算法实现低通滤波，减少参数量同时保持分类性能。

Comments Accepted by ICLR2026, 10 pages, 2 figures

Adversarial Spatio-Temporal Attention Networks for Epileptic Seizure Forecasting

对抗性时空注意网络用于癫痫发作预测

Zan Li, Kyongmin Yeo, Wesley Gifford, Lara Marcuse, Madeline Fields, Bülent Yener

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 STAN通过对抗性时空注意网络实现癫痫发作预测，具有高灵敏度和低误报率，适用于实时边缘部署。

Journal ref AAAI2026 Workshop