State-Flow Coordinated Representation for MI-EEG Decoding
状态-流协调表示用于运动想象-EEG解码
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。
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。
1. EEG解码 4 篇
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
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）
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
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）
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
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）
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
