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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。

2026-05-11 至 2026-05-11 共收录 5 信号源:q-bio.NC, eess.SP, cs.LG, cs.HC, cs.RO

1. 神经信号处理 5 篇

2605.08014 2026-05-11 q-bio.NC math.DS 79%

Dynamical mechanisms of flexible phase-locking in cortical theta oscillators

皮层θ振荡器中灵活相位锁定的动力学机制

Yangyang Wang, Benjamin R. Pittman-Polletta

专题命中 神经信号处理 :cortical(title,abstract);分类 q-bio.NC

AI总结 研究揭示了皮层θ振荡器通过多时间尺度抑制电流的相互作用实现灵活相位锁定的机制,关键发现包括慢和超慢抑制过程的延迟Hopf现象扩展了同步范围。

Comments 30 pages, 15 figures

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2605.08075 2026-05-11 cs.LG eess.AS 57%

Zero-Shot Imagined Speech Decoding via Imagined-to-Listened MEG Mapping

通过想象到聆听的MEG映射实现零样本想象语音解码

Maryam Maghsoudi, Shihab Shamma

机构 * University of Maryland College Park(马里兰大学学院市)

专题命中 神经信号处理 :brain-computer interface(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出利用聆听语音记录提高想象语音解码的可靠性,通过三阶段流程揭示神经活动与语音刺激的关系,证明想象语音可显著高于随机水平解码。

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2605.08019 2026-05-11 cs.AI q-bio.NC 57%

Reason to Play: Behavioral and Brain Alignment Between Frontier LRMs and Human Game Learners

玩乐的动机:前沿LRMs与人类游戏学习者的行为与大脑对齐

Botos Csaba, Sreejan Kumar, Austin Tudor David Andrews, Laurence Hunt, Chris Summerfield, Joshua B. Tenenbaum, Rui Ponte Costa, Marcelo G. Mattar, Momchil Tomov

机构 * University of Oxford(牛津大学) Columbia University(哥伦比亚大学) New York University(纽约大学) Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院) Harvard University(哈佛大学)

专题命中 神经信号处理 :cortical(abstract);分类 q-bio.NC

AI总结 本文研究了前沿LRMs在游戏学习中的行为与大脑活动对齐情况,发现其在游戏发现阶段更接近人类行为,并能更准确预测大脑活动。

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2605.06995 2026-05-11 q-bio.QM q-bio.NC 57%

Partitioning Neural Co-Variability

神经共同变异性划分

Skyler Thomas, Brandon J. Zhu, Kathleen E. Cullen, Adam S. Charles

专题命中 神经信号处理 :cortical(abstract);分类 q-bio.NC

AI总结 本文提出PMNLV模型,通过矩阵正态先验扩展单神经元过分散性,以捕捉神经群体的过分散结构。该模型结合变分EM和核竞赛方法,有效恢复神经元间和时间协方差因素,揭示初级视觉皮层中共享群体协变性峰值现象。

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2605.06909 2026-05-11 cs.HC 57%

Leveraging fNIRS to Evaluate Workload for Adaptive Training in Virtual Reality

利用fNIRS评估虚拟现实中的工作负荷以实现自适应训练

Cara A. Spencer, Christopher D. Wickens, Jalynn B. Nicoly, James Crum, Benjamin A. Clegg, Joanna E. Lewis, Francisco R. Ortega, Lucas Plabst, Rebecca L. Pharmer, Leanne Hirshfield

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

AI总结 本研究利用fNIRS评估虚拟现实训练中的认知负荷,验证其在自适应训练中的有效性,发现内在负荷与任务相关的大脑区域激活,而外在负荷则表现为无关脑区活动。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

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