脑机接口 / BCI

Bridging scalp and intracranial EEG in BCI via pretrained neural representations and geometric constraint embedding

通过预训练神经表示和几何约束嵌入桥接头皮和脑内EEG

Yihang Dong, Changhong Jing, Shuqiang Wang

机构 * Shenzhen Institutes of Advanced Technology（深圳先进技术研究院） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,title_cn)；BCI(title,summary_cn)；brain-computer interface(abstract)；neural signal(abstract)

AI总结 本文提出统一框架提升EEG-iEEG表示，通过几何结构指导功能，结合预训练模型和扩散过程生成高保真神经信号，提升BCI性能。

EEGDM: Learning EEG Representation with Latent Diffusion Model

EEGDM: 通过潜在扩散模型学习EEG表示

Shaocong Wang, Tong Liu, Yihan Li, Ming Li, Kairui Wen, Pei Yang, Wenqi Ji, Minjing Yu, Yong-Jin Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tianjin University（天津大学） 纠错

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

AI总结 EEGDM提出一种基于潜在扩散模型的自监督框架，通过生成EEG信号来捕捉全局动态和长程依赖，实现高质量的EEG信号重建和鲁棒表示学习。

Robust Evaluation of Neural Encoding Models via ground-truth approximation

通过地面真实近似方法对神经编码模型进行稳健评估

Giovanni M. Di Liberto

专题命中 EEG解码 ：EEG(summary_cn,abstract)；neural signal(abstract)；分类 q-bio.NC

AI总结 本文提出了一种基于地面真实近似的评估框架，通过皮质相关分析和受试者平均对MEEG信号与预测进行对齐，提高了对刺激相关神经活动的敏感性，从而在合成EEG数据和真实MEEG数据集上显著提升了编码模型的评估效果。

Detecting Regime Transitions in Dynamical Systems via the Mixup Euler Characteristic Profile

通过混合欧拉特征谱检测动力系统中的模式转换

Sushovan Majhi, Atish Mitra, Santanu Nandi, Md Nurujjaman, Buddha Nath Sharma

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出利用混合欧拉特征谱检测动力系统模式转换的方法，结合复杂度方差、Higuchi分形维数和滚动均值基线，提升了对印度季风起始的预测精度。

Structure as Computation: Developmental Generation of Minimal Neural Circuits

结构作为计算：发育生成最小神经回路

Duan Zhou

机构 * independent（独立） 纠错

专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究通过模拟神经发生发育过程，生成最小神经回路，展示发育规则能构建高效学习的拓扑结构。

Frame forecasting in cine MRI using the PCA respiratory motion model: comparing recurrent neural networks trained online and transformers

利用PCA呼吸运动模型在动态MRI中进行帧预测：比较在线训练的循环神经网络和变换器

Michel Pohl, Mitsuru Uesaka, Hiroyuki Takahashi, Kazuyuki Demachi, Ritu Bhusal Chhatkuli

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； National Institutes for Quantum and Radiological Science and Technology（量子与辐射科学和技术国家研究所） 纠错

专题命中 BCI数据与评测 ：neural interface(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文研究了利用PCA呼吸运动模型在动态MRI中进行帧预测，比较了在线训练的循环神经网络和变换器在处理呼吸运动补偿中的性能差异。

Comments 43 pages, 19 figures. Revised version with minor corrections and improved figures and language. Accepted for publication in Computerized Medical Imaging and Graphics