脑机接口 / BCI

EvoBrain: Continual Learning of EEG Foundation Models Across Heterogeneous BCI Tasks

EvoBrain: 面向异构BCI任务的EEG基础模型的持续学习

Yangxuan Zhou, Sha Zhao, Jiquan Wang, Shijian Li, Gang Pan

机构 * State Key Laboratory of Brain-machine Intelligence and College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（脑机智能国家重点实验室和浙江大学计算机科学与技术学院） ； MOE Frontier Science Center for Brain Science and Brain-Machine Integration, Zhejiang University（教育部脑科学与脑机集成前沿科学中心，浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出EvoBrain框架，通过神经频谱任务归一化和响应亲和蒸馏，解决EEG基础模型在异构BCI任务中的持续学习问题，实现跨任务知识迁移和遗忘缓解。

Comments 18 pages,12 figures

An Exploration on Brain Computer Interface and Its Recent Trends

脑机接口及其近期趋势的探索

T. Kameswara Rao, M. Rajya Lakshmi, T. V. Prasad

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

AI总结 本文通过非侵入式脑电图技术，探索脑机接口在识别物体、图像、视频及理解语言、情绪等方面的应用，并重建视觉数据，为未来研究指明方向。

Comments 6 pages

Journal ref International Journal of Advanced Research in Artificial Intelligence, 1(8), 2012, 17-22

Assessing Region-Level EEG Contributions to Cognitive Workload Prediction

评估区域级脑电图对认知负荷预测的贡献

Jacob Wong, Sohan Singh, Prannaya Gupta, Jin Xing Ang, Kritika Johari, U-Xuan Tan

机构 * School of InfoComm Technology, Ngee Ann Polytechnic（信息与通信技术学院，南洋理工学院新加坡分校） ； Engineering Product Development Pillar, Singapore University of Technology and Design（工程产品开发支柱，新加坡科技设计大学） ； NUS High School of Math and Science（国立大学科学高中） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,abstract)；分类 cs.LG、cs.HC

AI总结 提出区域级评估框架，通过跨四个公开数据集的大规模分析，发现额叶电极组在混合被试和独立被试评估中均优于全头皮基线，额中央区域预测稳定性最高，支持设计高效通用的脑电图负荷监测系统。

Comments Accepted to EMBC 2026

Effectiveness of sparse Bayesian algorithm for MVAR coefficient estimation in MEG/EEG source-space causality analysis

稀疏贝叶斯算法在MEG/EEG源空间因果分析中MVAR系数估计的有效性

Kensuke Sekihara, Hagai Attias, Julia P. Owen, Srikantan S. Nagarajan

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,title_cn)

AI总结 本文通过计算机实验评估稀疏贝叶斯算法在强背景干扰下估计多元自回归系数的有效性，发现其虽对干扰不敏感但会降低真实因果关系的可检测性。

Comments Proceedings of the 8th Annual Conference of Non-invasive Functional Source Imaging held at Banff, May 2011

Can brains generate random numbers?

大脑能生成随机数吗？

Vašek Chvátal, Mark Goldsmith

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

AI总结 受正常脑活动EEG记录的启发，构建了任意大的McCulloch-Pitts神经网络，无需外部输入即可使每个神经元子集在某些迭代中（从而在无限多次迭代中）激活。

On the blind source separation of human electroencephalogram by approximate joint diagonalization of second order statistics

基于二阶统计量近似联合对角化的人脑电图盲源分离

Marco Congedo, Cédric Gouy-Pailler, Christian Jutten

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

AI总结 本文综述了基于二阶统计量（SOS）和高阶统计量（HOS）的盲源分离（BSS）在人脑电图（EEG）分析中的应用，提出了一种基于傅里叶共谱矩阵近似联合对角化（AJDC）的时频域BSS方案，并讨论了其假设与局限性。

Journal ref Clinical Neurophysiology 119, 12 (2008) 2677-2686

ERP-XTTN: Interpretable Prototype-Guided Cross-Attention for Cross-Subject ERP Classification

ERP-XTTN: 可解释的原型引导跨注意力用于跨被试ERP分类

Charlotte Genevier Wyman, Leanne Hirshfield

机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学波得尔分校） 纠错

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

AI总结 提出ERP-XTTN，一种基于原型引导跨注意力的架构，在无需校准的跨被试条件下实现可解释的ERP分类，并揭示分类错误的神经生理学原因。

Analytical Survey of Wearable Sensors

可穿戴传感器分析综述

A. Rehman, M. Mustafa, N. Javaid, U. Qasim, Z. A. Khan

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文综述了无线体域网（WBAN）中可穿戴传感器的类型、医疗与非医疗应用，以及用于ECG信号去噪的滤波器，旨在为WBAN可穿戴传感器研究者提供平台。

Comments BioSPAN with 7th IEEE International Conference on Broadband and Wireless Computing, Communication and Applications (BWCCA 2012), Victoria, Canada, 2012

Alternating proximal gradient method for sparse nonnegative Tucker decomposition

稀疏非负Tucker分解的交替近端梯度方法

Yangyang Xu

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)

AI总结 针对稀疏非负Tucker分解问题，提出交替近端梯度方法，并证明其全局收敛性，在合成和真实数据上优于现有方法。

Who Is in Mind Matters: Attachment Representations in Early Childhood Synchronize Child-Adult Interacting Brains

谁在心中很重要：早期依恋表征同步儿童与成人的互动大脑

Ruxin Su, Jiayang Xu, Saishuang Wu, Haiwa Wang, Yamin Li, Zihan Yang, Yuqi Liu, Jieqiong Liu, Shanbao Tong, Yunting Zhang, Xiaoli Guo, Fan Jiang

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 q-bio.NC

AI总结 通过远程合作者信念操纵实验，发现3-4岁儿童对母亲的依恋表征独立于实际合作者，显著增强脑间同步，并定位于右侧颞顶联合区，表明依恋表征是脑间同步的内源性驱动因素。

Comments 26 Pages,7 figures