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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。

2026-04-07 至 2026-04-07 共收录 4 信号源:q-bio.NC, eess.SP, cs.LG, cs.HC, cs.RO

1. EEG解码 4 篇

2604.04316 2026-04-07 cs.LG 79%

How Long short-term memory artificial neural network, synthetic data, and fine-tuning improve the classification of raw EEG data

长短时记忆人工神经网络、合成数据和微调如何提高原始EEG数据的分类

Albert Nasybullin, Vladimir Maksimenko, Semen Kurkin

机构 * Laboratory of Data Analysis Bioinformatics, Center for Artificial Intelligence, Innopolis University Innopolis, Russia Cognitive Technology Laboratory, Center for Technologies in Robotics Mechatronics Components, Innopolis University Innopolis, Russia

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

AI总结 本文提出结合合成数据生成、LSTM和微调的方法,提升隐含视觉刺激(如不同模糊层次的Necker立方体)下EEG数据分类性能。

Comments 4 pages, 4 figures, 2 tables

Journal ref 2022 6th Scientific School Dynamics of Complex Networks and their Applications (DCNA)

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2604.04313 2026-04-07 cs.LG 79%

Convolutional Neural Network and Adversarial Autoencoder in EEG images classification

卷积神经网络与对抗自编码器在EEG图像分类中的应用

Albert Nasybullin, Semen Kurkin

机构 * Innopolis University(因诺波利斯大学)

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

AI总结 本文结合计算机视觉与神经网络方法,用于手部运动期间大脑活动的分类。通过预处理EEG信号生成2DEEG图谱,并采用监督和半监督神经网络进行分类。

Comments 4 pages, 6 figures

Journal ref Proc. 5th Scientific School on Dynamics of Complex Networks and their Application in Intellectual Robotics (DCNAIR), 2021

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2604.04297 2026-04-07 cs.AI 50%

PanLUNA: An Efficient and Robust Query-Unified Multimodal Model for Edge Biosignal Intelligence

PanLUNA: 一种高效且稳健的多模态模型,用于边缘生物信号智能

Marija Zelic, Anna Tegon, Yawei Li, Thorir Mar Ingolfsson, Luca Benini

机构 * DEI, University of Bologna(博洛尼亚大学DEI)

专题命中 EEG解码 :EEG(abstract)

AI总结 PanLUNA是一种紧凑的多模态基础模型,能够高效处理EEG、ECG和PPG信号,实现跨模态早期融合,同时在推理时对缺失模态具有鲁棒性。其在生物信号检测和睡眠分期任务中表现出色。

Comments 5 pages, 5 tables, 1 figure, preprint

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2604.01533 2026-04-07 eess.AS 50%

Validating Computational Markers of Depressive Behavior: Cross-Linguistic Speech-Based Depression Detection with Neurophysiological Validation

验证计算性抑郁行为标志物:基于语音的抑郁症检测的跨语言研究与神经生理验证

Fuxiang Tao, Dongwei Li, Shuning Tang, Xuri Ge, Wei Ma, Anna Esposito, Alessandro Vinciarelli

专题命中 EEG解码 :EEG(abstract)

AI总结 本文通过扩展CDMA框架,结合中文语料和EEG数据,验证了基于语音的抑郁症检测模型的跨语言鲁棒性及神经生理基础,展示了其在中文数据集上的高检测性能。

Comments 12 pages, 6 figures

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