脑机接口 / BCI

Multi-Source Neural Activity Indices for EEG/MEG Localization: A Two-Stage Spatial Filtering Framework and Extension to MNE-Python

多源神经活动指数用于EEG/MEG定位：一种两阶段空间滤波框架及其对MNE-Python的扩展

Julia Jurkowska, Joanna Dreszer, Monika Lewandowska, Krzysztof Tołpa, Tomasz Piotrowski

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

AI总结 本文提出一种两阶段空间滤波框架，通过多源神经活动指数实现EEG/MEG源定位，无需目标源协方差矩阵，适用于实际实验场景，且提供开源实现。

Interpretable Fuzzy Modeling Reveals Population-Level Representation Differences in P300 Brain Computer Interfaces Across Neurodivergent and Neurotypical Cohorts

可解释的模糊建模揭示了P300脑机接口在自闭症、肌萎缩侧索硬化和典型神经群体中的群体层面表征差异

Xiaowei Jiang, Sudong Shang, Adrian Wilkinson, Michael L. Platt, Da Xiao, Bening Cao, Thomas Do

机构 * Department of Management, Griffith Business School（管理学院，格里菲斯商学院） ； Department of Neuroscience, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania（神经科学系，佩尔曼医学学院，宾夕法尼亚大学） ； Marketing Department, Wharton School of Business, University of Pennsylvania（营销系，沃顿商学院，宾夕法尼亚大学） ； Department of Psychology, School of Arts and Sciences, University of Pennsylvania（心理学系，艺术与科学学院，宾夕法尼亚大学） 纠错

专题命中 EEG解码 ：brain computer interface(title)；BCI(abstract,abstract_cn)；brain-computer interface(abstract)；分类 eess.SP、cs.LG、cs.HC

AI总结 本文提出可解释的模糊时空框架用于P300分类，分析不同群体在波形形态和表征几何上的系统性差异，揭示群体异质性对解码性能及模型学习结构的影响。

A geometry aware framework enhances noninvasive mapping of whole human brain dynamics

一种几何感知框架增强了非侵入性全人脑动态映射

Song Wang, Kexin Lou, Chen Wei, Zhiyuan Sheng, Jiahao Tang, Kaining Peng, Xinke Shen, Shuhao Mei, Liang Chen, Dongfeng Gu, Quanying Liu

专题命中 神经假体 ：cortical(abstract)；分类 q-bio.NC、eess.SP

AI总结 本文提出一种几何感知框架，通过嵌入个体皮层几何基函数提升全脑时空动态的非侵入性映射精度，验证了其在多种数据集上的有效性。

Immediate Derivatives Suffice for Online Recurrent Adaptation

即时导数足以支持在线递归适应

Aur Shalev Merin

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文证明在线递归学习无需传播雅可比张量，通过即时导数实现与全RTRL相似的性能，展示了在不同优化器和网络结构下的有效性。

Comments 25 pages, 4 figures, 19 tables. Submitted to NeurIPS 2026