脑机接口 / BCI

Structure-Guided Diffusion Model for EEG-Based Visual Cognition Reconstruction

基于结构引导的扩散模型用于EEG视觉认知重建

Yongxiang Lian, Yueyang Cang, Pingge Hu, Yuchen He, Li Shi

机构 * China Academy of Information and Communications Technology（信息与通信技术研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出结构引导扩散模型(SGDM)，通过整合结构信息提升EEG视觉重建的精度与泛化能力，实现更高质量的视觉内容解码。

Earable Platform with Integrated Simultaneous EEG Sensing and Auditory Stimulation

可穿戴平台：集成的同时EEG传感和听觉刺激

Min Suk Lee, Abhinav Uppal, Ananya Thota, Chetan Pathrabe, Rommani Mondal, Akshay Paul, Yuchen Xu, Gert Cauwenberghs

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,title_cn)；分类 q-bio.NC、eess.SP

AI总结 本文提出一种定制化的耳内EEG监测器，同时捕捉外耳EEG信号并传递音频，通过定制模具匹配耳部解剖结构，实现环境噪声隔离和音频传输，验证了其在实时脑活动监测和自适应听觉刺激中的应用潜力。

Comments Accepted for publication in the Proceedings of the 2025 IEEE International Conference on Neural Engineering (NER 2025)

Resting-State EEG Biomarkers of Tinnitus Robust to Cross-Subject and Cross-Platform Variation

静息状态EEG的耳鸣生物标志物及其对跨受试者和跨平台变异的鲁棒性

Adyant Balaji, Abhinav Uppal, Min Suk Lee, Yuchen Xu, Akihiro Matsuoka, Gert Cauwenberghs

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,title_cn)；分类 q-bio.NC、eess.SP

AI总结 本文研究静息状态EEG用于检测耳鸣的生物标志物，通过微状态分析和Koopman算子分析，发现振荡稳定性而非频率变化是更稳健的生物标志物。

Democratizing Music Therapy: LLM-Based Automated EEG Analysis and Progress Tracking for Low-Cost Home Devices

音乐治疗民主化：基于LLM的自动EEG分析与进展追踪用于低成本家庭设备

Huixin Xue, Guangjun Xu, Shihong Ren, Xian Gao, Ruian Tie, Zhen Zhou, Hao Liu, Yue Gao

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

AI总结 本文提出一种基于LLM的系统，通过自动EEG和心血管数据分析生成可读报告和个性化音乐推荐，解决家庭音乐治疗中可及性和成本问题。

Comments Withdrawn by the authors due to issues in the experimental validation and interpretation of EEG-derived measures, which may affect the reliability of the reported results and conclusions. The current version should not be cited as a reliable reference

Early Preconfiguration Failure: A Novel Predictor of the Repetitive Subconcussion

早期预配置失败：重复性亚 concussion 的新型预测指标

Jiajia Li, Zhenzhen Yu, Zhenghao Fu, Guozheng Xu, Jian Song

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

AI总结 研究通过EEG和视觉注意任务分析，发现早期皮层动态特征可有效区分健康人、重复性亚 concussion 患者和脑创伤患者，揭示毫秒级皮层动态对亚 concussion 诊断的重要性。

Comments 25 pages, 8 figures

FedSPDnet: Geometry-Aware Federated Deep Learning with SPDnet

FedSPDnet: 具有SPDnet的几何感知联邦深度学习

Thibault Pautrel, Florent Bouchard, Ammar Mian, Guillaume Ginolhac

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

AI总结 本文提出两种联邦学习框架，用于在对称正定矩阵上运行经典SPDnet模型，通过ProjAvg和RLAvg策略保持几何结构，提升信号处理应用的联邦学习性能。