脑机接口 / BCI

Mesoscale tissue properties and electric fields in brain stimulation: Bridging the macroscopic and microscopic scales using layer-specific cortical conductivity

脑刺激中的介观组织特性与电场：利用层特异性皮层电导率桥接宏观与微观尺度

Boshuo Wang, Torge H. Worbs, Minhaj A. Hussain, Aman S. Aberra, Axel Thielscher, Warren M. Grill, Angel V. Peterchev

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

AI总结 本文综述了通过微观模型估计皮层层特异性电导率的方法，发现层间电导率差异显著（如第3层和第6层分别比第2层高20%和50%），并指出在脑刺激电场模型中采用层特异性电导率可提高神经激活阈值和分布估计的准确性。

Comments 20 pages, 6 figures, 4 tables

Journal ref 2026, J. Neural Eng., 23(3), 036026

Cortical-inspired image reconstruction via sub-Riemannian geometry and hypoelliptic diffusion

基于子黎曼几何和双曲椭圆扩散的皮层启发式图像重建

Ugo Boscain, Roman Chertovskih, Jean-Paul Gauthier, Dario Prandi, Alexey Remizov

机构 * CNRS, LJLL, Universit\'e Pierre et Marie Curie, Paris, France ； SYSTEC, FEUP, University of Porto, Portugal 纠错

专题命中 神经信号处理 ：cortical(title)

AI总结 本文基于初级视觉皮层的数学模型，提出了一种利用双曲椭圆扩散进行图像修复的算法，其中一种算法不利用图像损坏位置信息，另一种则利用该信息，后者在图像修复领域达到了最先进的水平，验证了视觉皮层确实编码了第一种算法。

Journal ref ESAIM: ProcS. 64 (2018), pp. 37-53

Neural Langevin Machine: a local asymmetric learning rule can be creative

神经朗之万机：一种局部非对称学习规则可以具有创造性

Zhendong Yu, Weizhong Huang, Haiping Huang

机构 * PMI Lab, School of Physics, Sun Yat-sen University（物理系，中山大学，PMI实验室） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Magnetoelectric Physics and Devices, Sun Yat-sen University（磁电物理与器件广东省重点实验室，中山大学） 纠错

专题命中 神经信号处理 ：neural signal(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG

AI总结 本文提出神经朗之万机，利用递归神经网络的固定点通过非对称、速率调整的局部学习规则进行生成学习，并揭示了非平衡生成过程及记忆到泛化的转变。

Comments 7 pages, 5 figures, with Github link in the paper, supplemental material available upon request

Discrete signaling mediates chaotic regularization in recurrent neural networks

离散信号介导递归神经网络的混沌正则化

Jan Bauer, Christian Keup, Jonathan Kadmon, Moritz Helias

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

AI总结 通过结合核方法和动态平均场理论，揭示了混沌动力学如何在递归神经网络中引入局部粗糙度并保持全局平滑性，从而作为内在正则化器增强泛化能力，并解释了混沌网络如何维持平滑的群体编码。

Competition, stability, and functionality in excitatory-inhibitory neural circuits

兴奋-抑制神经回路中的竞争、稳定性和功能

Simone Betteti, William Retnaraj, Alexander Davydov, Jorge Cortés, Francesco Bullo

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

AI总结 通过博弈-能量框架和网络稳定性原理，研究不对称兴奋-抑制神经网络的动力学、调控及其在侧抑制微电路对比增强中的作用。

System Identification of a Multi-timescale Adaptive Threshold Neuronal Model

多时间尺度自适应阈值神经元模型的系统辨识

Amirhossein Jabalameli, Aman Behal

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

AI总结 本文研究了多时间尺度自适应阈值神经元模型的参数估计问题，通过系统动态操控，将阈值电压建模为线性参数模型，利用预测误差框架识别阈值参数以精确预测单个神经元放电时间。

Brain activity mapping from MEG data via a hierarchical Bayesian algorithm with automatic depth weighting: sensitivity and specificity analysis

通过层次贝叶斯算法与自动深度加权从MEG数据中映射脑活动：灵敏度和特异性分析

Daniela Calvetti, Annalisa Pascarella, Francesca Pitolli, Erkki Somersalo, Barbara Vantaggi

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

AI总结 本文提出新的统计协议评估MEG反演求解器的性能，比较IAS与wMNE、dSPM、sLORETA在灵敏度和特异性上的表现，揭示其在皮层和皮下活动估计中的优势。

Numerical Approaches for Linear Left-invariant Diffusions on SE(2), their Comparison to Exact Solutions, and their Applications in Retinal Imaging

在SE(2)上的线性左不变扩散的数值方法，其与精确解的比较及其在视网膜成像中的应用

Jiong Zhang, Remco Duits, Gonzalo Sanguinetti, Bart M. ter Haar Romeny

机构 * Department of Biomedical Engineering, Biomedical Image Analysis (BMIA)（生物医学工程系，生物医学影像分析（BMIA）） ； Department of Mathematics and Computer Science, Image Science and Technology (IST/e)（数学与计算机科学系，图像科学与技术（IST/e）） ； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)

AI总结 本文比较了SE(2)上左不变扩散的多种数值方法，并提供了精确解的分析，展示了傅里叶方法在精度上的优势，并在视网膜成像中应用了结合左不变PDE演化的可逆方向分数。

Comments A final and corrected version of the manuscript is Published in Numerical Mathematics: Theory, Methods and Applications (NM-TMA), vol. (9), p.1-50, 2016

Journal ref Numerical Mathematics: Theory, Methods and Applications (NM-TMA), vol. (9), p.1-50, 2016

Continuation of localised coherent structures in nonlocal neural field equations

非局部神经场方程中局部化相干结构的延续

James Rankin, Daniele Avitabile, Javier Baladron, Gregory Faye, David J. B. Lloyd

专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)

AI总结 研究非局部神经场方程在欧几里得平面中的局部化活动模式，通过矩阵自由牛顿-克罗内克求解器进行数值延续，揭示了非局部连接核不等价于PDE的系统特性，展示同宿轨蛇形机制产生不同空间范围的活动模式。

Comments 21 pages, 13 figures, submitted for peer review

Journal ref SIAM J. Sci. Comput., 36(1), B70-B93, 2014