脑机接口 / BCI

Graph Neural Network Reveals the Cortical Morphology of Local Brain Aging in Normal Cognition and Alzheimer's Disease

图神经网络揭示正常认知与阿尔茨海默病中局部脑老化的皮层形态学

Samuel D. Anderson, Jordan Jomsky, Nikhil N. Chaudhari, Nahian F. Chowdhury, Xiaoyu, Zheng, Andrei Irimia, Alzheimers Disease Neuroimaging Initiative

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

AI总结 提出图神经网络（GNN）利用皮层形态学特征（厚度、面积、曲率、灰白质强度比、沟深）估计局部脑龄（LBA），在ADNI数据集上比现有方法误差更低，并发现与阿尔茨海默病病理相关的区域老化模式。

Comments Code and supplementary tables are available at https://github.com/irimia-laboratory/Graph_UNet

MIRAGE: Adaptive Multimodal Gating for Whole-Brain fMRI Encoding

MIRAGE：用于全脑fMRI编码的自适应多模态门控

Abdulkadir Gokce, Badr AlKhamissi, Martin Schrimpf

机构 * Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking（通义千问3- Omni-30B-A3B-Thinking） 纠错

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

AI总结 提出MIRAGE框架，通过原生多模态骨干网络和自适应特征门控，实现全脑fMRI对自然视听刺激的高精度编码，并证明原生多模态特征优于后期融合的单模态特征。

Comments Preprint. First two author contributed equally