脑机接口 / BCI

LuMamba: Latent Unified Mamba for Electrode Topology-Invariant and Efficient EEG Modeling

LuMamba: 用于电极拓扑不变且高效的EEG建模的潜在统一Mamba

Danaé Broustail, Anna Tegon, Thorir Mar Ingolfsson, Yawei Li, Luca Benini

机构 * ETH Zürich, Institute of Information Systems（苏黎世联邦理工学院信息系统研究所） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,title_cn)

AI总结 提出LuMamba框架，结合拓扑不变编码和线性复杂度状态空间模型，通过LUNA的查询交叉注意力机制统一通道，FEMBA的双向Mamba块高效时序建模，在5个下游任务上以4.6M参数达到SOTA性能。

Comments EUSIPCO 2026, 5 pages, 2 figures, 4 tables

CA-TCN: A Causal-Anticausal Temporal Convolutional Network for Direct Auditory Attention Decoding

CA-TCN: 一种用于直接听觉注意解码的因果-反因果时序卷积网络

Iñigo García-Ugarte, Rubén Eguinoa, Ricardo San Martín, Daniel Paternain, Carmen Vidaurre

机构 * Department of Science, Universidad Pública de Navarra (UPNA)（纳瓦拉公共大学科学系） ； BCBL, Basque Center on Cognition Brain and Language（巴斯克认知脑语言中心） ； Department of Statistics, Computer Sciences and Mathematics, Universidad Pública de Navarra (UPNA)（纳瓦拉公共大学统计、计算机科学与数学系） ； Ikerbasque, Basque Foundation for Science（巴斯克科学基金会） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出CA-TCN，一种因果-反因果时序卷积网络，直接对注意说话者进行分类，通过分别采用因果和反因果卷积对齐听觉刺激与神经响应，在多个数据集上比AADNet提升0.5%-3.2%的解码准确率。

Comments 10+2(refs) pages, 5 figures, 4 Tables, IEEE transactions preprint