脑机接口 / BCI

State-Flow Coordinated Representation for MI-EEG Decoding

状态-流协调表示用于运动想象-EEG解码

Guoqing Cai, Shoulin Huang, Ting Ma

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,abstract)；motor imagery(abstract)；分类 cs.HC

AI总结 本文提出StaFlowNet，通过分离和协调状态与流信息提升运动想象-EEG解码性能，实验表明其在三个公开数据集上均优于现有方法。

Brain3D: EEG-to-3D Decoding of Visual Representations via Multimodal Reasoning

Brain3D: 通过多模态推理实现EEG到3D视觉表示的解码

Emanuele Balloni, Emanuele Frontoni, Chiara Matti, Marina Paolanti, Roberto Pierdicca, Emiliano Santarnecchi

机构 * Università Politecnica delle Marche（马尔凯理工大学） ； University of Macerata（马切拉塔大学） ； Horizon Intelligence Labs（地平线智能实验室） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Massachusetts General Hospital（麻省总医院） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,abstract)；neural decoding(abstract)

AI总结 本文提出Brain3D，通过多模态推理实现EEG到3D解码，分阶段生成3D网格，提升神经解码的几何理解与应用性。

Comments 17 pages, 2 figures

EEG2Vision: A Multimodal EEG-Based Framework for 2D Visual Reconstruction in Cognitive Neuroscience

EEG2Vision：一种基于EEG的多模态框架，用于认知神经科学中的2D视觉重建

Emanuele Balloni, Emanuele Frontoni, Chiara Matti, Marina Paolanti, Roberto Pierdicca, Emiliano Santarnecchi

机构 * Università Politecnica delle Marche（马尔凯理工大学） ； University of Macerata（马切拉塔大学） ； Horizon Intelligence Labs（地平线智能实验室） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Massachusetts General Hospital（麻省总医院） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,abstract)

AI总结 EEG2Vision通过多模态大语言模型和图像扩散模型提升低密度电极配置下的视觉重建质量，验证了低分辨率EEG设备在实时脑-图像应用中的可行性。

Comments 17 pages, 5 figures

Coupled generator decomposition for fusion of electro- and magnetoencephalography data

耦合生成器分解用于脑电与磁脑图数据融合

Anders Stevnhoved Olsen, Jesper Duemose Nielsen, Morten Mørup

机构 * Department of Applied Mathematics and Computer Science, Technical University of Denmark（丹麦技术大学应用数学与计算机科学系） ； Danish Research Centre for Magnetic Resonance, Centre for Functional and Diagnostic Imaging and Research, Copenhagen University Hospital Amager and Hvidovre（丹麦磁共振研究中心，功能与诊断影像及研究中心，哥本哈根大学医院阿迈厄和海维德夫） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.LG

AI总结 本文提出耦合生成器分解方法，用于融合脑电和磁脑图数据，通过稀疏主成分分析扩展，识别共同特征并处理模态和个体差异。

Journal ref EUSIPCO2024

Dual-Timescale Hebbian Accumulators for Online Spiking Neural Network Decoding in Intracortical Brain Machine Interfaces

双时间尺度赫布累积器用于脑机接口中脊髓神经网络的在线解码

Sriram V. C. Nallani, Sahil Shah

专题命中 神经信号处理 ：neural signal(abstract)；分类 eess.SP

AI总结 本文提出一种双时间尺度赫布累积器学习规则，用于在线更新脊髓神经网络解码，实现内存预算内持续适应神经信号不稳定，提升解码精度与效率。

Comments 9 pages, 7 figures. Replacement reason - corrections in metadata and PDF

Bayesian Tensor-on-Tensor Varying Coefficient Model for Forecasting Alzheimer's Disease Progression

基于贝叶斯张量-张量变系数模型的阿尔茨海默病进展预测

Yajie Liu, Hengrui Luo, Suprateek Kundu

专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)

AI总结 本文提出一种新的张量-张量建模框架，利用高斯过程先验灵活建模非线性体素级关系，结合低秩张量系数捕捉空间结构，通过斑块到体素映射实现空间异质性，提升预测准确性与可解释性。

Comments 24 pages, 3 figures

Adhesion differentials control the rheology of biomimetic emulsions

黏附差异控制仿生乳液的流变学

Quentin Guigue, Marc Besse, Raphael Voituriez, Alexis M. Prevost, Elie Wandersman, Matthias Merkel, Lea-Laetitia Pontani

专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)

AI总结 研究通过仿生方法探讨细胞排列与细胞力相互作用对组织流变学的影响，发现黏附差异高的乳液在剪切循环中表现出渐进压实行为，揭示了组织流变性梯度的调控机制。

Comments 15 pages, 4 figures

Journal ref Biophysical Journal 125 (2026) 1686

Closed-loop Neuroprosthetic Control through Spared Neural Activity Enables Proportional Foot Movements after Spinal Cord Injury

通过保留的神经活动实现闭环神经假体控制以在脊髓损伤后实现比例足部运动

Vlad Cnejevici, Matthias Ponfick, Dietmar Fey, Raul C. Sîmpetru, Alessandro Del Vecchio

专题命中 神经假体 ：neuroprosthetic(title,abstract)；neural signal(abstract)；分类 cs.HC

AI总结 研究通过保留的神经信号解码实现闭环神经假体控制，帮助脊髓损伤患者恢复足部运动，展示了使用FES系统和可穿戴EMG解码的可行性与效果。

Comments 17 pages, 6 figures, 2 tables, 2 supplementary figures, 1 supplementary table

Hidden Biases in Conditioning Autoregressive Models

自回归模型中隐藏的偏见

Francois Pachet, Pierre Roy

机构 * LIP6, Sorbonne Université（索邦大学计算机科学实验室LIP6） ； Soundtrap 纠错

专题命中 其他BCI ：neural decoding(abstract)

AI总结 研究揭示了自回归模型在条件生成中存在隐藏的推理偏见，证明了精确解码在全局形式约束下计算上是不可行的。

Comments 9 pages