脑机接口 / BCI

DeeperBrain: A Neuro-Grounded EEG Foundation Model Towards Universal BCI

DeeperBrain: 一种面向通用脑机接口的神经 grounded EEG 基础模型

Jiquan Wang, Sha Zhao, Yangxuan Zhou, Yiming Kang, Shijian Li, Gang Pan

机构 * State Key Laboratory of Brain-machine Intelligence, Zhejiang University（浙江大学脑机智能国家重点实验室） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； MOE Frontier Science Center for Brain Science and Brain-machine Integration（教育部脑科学与脑机集成前沿科学中心） 纠错

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

AI总结 DeeperBrain 通过整合生物物理和动态原理，提出神经 grounded 的 EEG 基础模型，实现通用脑机接口的高效和鲁棒性能。

Comments Preprint

Taming Epilepsy: Mean Field Control of Whole-Brain Dynamics

癫痫控制：整体脑动力学的均场控制

Ming Li, Ting Gao, Jingqiao Dua

机构 * School of Mathematics and Information Science（数学与信息科学学院） ； Guangzhou University（广州大学） ； School of Sciences（科学学院） ； Great Bay University（大亚湾大学） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Mathematical and Neural Dynamical Systems（广东省数学与神经动力系统重点实验室） ； School of Mathematics and Statistics（数学与统计学学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Center for Mathematical Science（数学科学中心） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出基于图正则化的Koopman均场游戏框架，通过Reservoir Computing和Alternating Population and Agent Control Network实现脑神经动力学的非线性控制，有效抑制癫痫发作并保持脑功能拓扑结构。

Comments 22 pages, 7 figures

Modules as effective nodes in coarse-grained networks of Kuramoto oscillators

模块作为Kuramoto振子粗粒化网络中的有效节点

Leonardo L. Bosnardo, Marcus A. M. de Aguiar

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)

AI总结 研究模块化网络中Kuramoto振子的动力学，提出通过将模块替换为有效单个振子的粗粒化方法，揭示模块内和模块间耦合强度的相互作用，展示该方法在不同模块数下的相变描述能力。

Comments 26 pages, 6 figures, revised with new results