脑机接口 / BCI

Exploring EEG and Eye Movement Fusion for Multi-Class Target RSVP-BCI

探索EEG和眼动融合用于多类目标RSVP-BCI

Xujin Li, Wei Wei, Kun Zhao, Jiayu Mao, Yizhuo Lu, Shuang Qiu, Huiguang He

专题命中 EEG解码 ：BCI(title,abstract)；EEG(title,abstract)；brain-computer interface(abstract)；分类 cs.HC

AI总结 本文提出MTREE-Net，通过融合EEG和眼动数据提升多类RSVP-BCI的解码性能。

Comments 17 pages, 9 figures

Journal ref Information Fusion, 2025, 121: 103135

A Temporal-Spectral Fusion Transformer with Subject-Specific Adapter for Enhancing RSVP-BCI Decoding

具有主体特定适配器的时序-频谱融合变换器用于增强RSVP-BCI解码

Xujin Li, Wei Wei, Shuang Qiu, Huiguang He

专题命中 EEG解码 ：BCI(title,abstract)；brain-computer interface(abstract)；EEG(abstract)；分类 cs.HC

AI总结 本文提出TSformer-SA，通过时序-频谱融合和主体特定适配器提升RSVP-BCI解码性能，减少训练时间。

Comments 19 pages, 10 figures

Journal ref Neural Networks, 2025, 181: 106844

SPDIM: Source-Free Unsupervised Conditional and Label Shift Adaptation in EEG

SPDIM：无源无监督条件和标签偏移适应在EEG中

Shanglin Li, Motoaki Kawanabe, Reinmar J. Kobler

机构 * Nara Institute of Science and Technology (NAIST)（奈良科学技术大学） ； Department of Dynamic Brain Imaging, ATR（动态脑成像部门，ATR） ； Center for Advanced Intelligence Project, RIKEN（先进智能项目中心，RIKEN） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,abstract)；brain-computer interface(abstract)；分类 eess.SP、cs.LG

AI总结 SPDIM通过信息最大化原理，针对EEG中的标签偏移问题，提出了一种参数高效的流形优化方法，提升了无监督域适应的性能。

Comments Published at ICLR 2025