脑机接口 / BCI

GraPHFormer: A Multimodal Graph Persistent Homology Transformer for the Analysis of Neuroscience Morphologies

GraPHFormer：一种多模态图持久同调变换器，用于神经科学形态学分析

Uzair Shah, Marco Agus, Mahmoud Gamal, Mahmood Alzubaidi, Corrado Cali, Pierre J. Magistretti, Abdesselam Bouzerdoum, Mowafa Househ

机构 * Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·卡西姆大学） ； University of Turin（都灵大学） ； BESE, King Abdullah University of Science and Technology（贝赛，国王阿卜杜勒阿齐兹大学科学与技术学院） ； University of Wollongong（沃林根大学） ； Neuroscience Institute Cavalieri Ottolenghi（卡瓦利埃-奥托伦奇神经科学研究所） ； Université Grenoble-Alpes（格勒诺布尔阿尔卑斯大学） 纠错

专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)

AI总结 GraPHFormer通过CLIP式对比学习统一拓扑和图结构分析，利用持久图像编码和树状LSTM编码器，实现对神经形态的高精度识别与分类，优于传统方法。

Comments Accepted to IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026