脑机接口 / BCI

Deep Sleep Classification via EEG Signal Criticality: A Passive BCI Approach for Sleep-Improvement Neurofeedback

基于EEG信号临界性的深度睡眠分类：一种用于改善睡眠神经反馈的被动BCI方法

Stanisław Narębski, Tomasz Komendziński, Tomasz M. Rutkowski

机构 * Nicolaus Copernicus University（尼古拉·哥白尼大学） ； Araya Inc.（Araya公司） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,title_cn)；BCI(title,title_cn)；brain-computer interface(abstract,comments)；分类 q-bio.NC、cs.LG

AI总结 本研究利用去趋势波动分析（DFA）提取的临界性特征，通过朴素贝叶斯分类器实现了对深度睡眠（N3）的高精度识别（平衡准确率87.17%），为被动脑机接口中的状态依赖神经反馈提供了高效感知机制。

Comments 7 pages, 3 figures, accepted for publication in the Proceedings of the 10th Graz Brain-Computer Interface Conference 2026, Graz, Austria, September 14-17, 2026

BrainPro: Towards Large-scale Brain State-aware EEG Representation Learning

BrainPro：迈向大规模脑状态感知的脑电图表征学习

Yi Ding, Muyun Jiang, Weibang Jiang, Shuailei Zhang, Xinliang Zhou, Chenyu Liu, Shanglin Li, Yong Li, Cuntai Guan

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Advanced Telecommunications Research Institute International（先进电信研究院） ； Southeast University（东南大学） 纠错

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

AI总结 提出BrainPro模型，通过检索式空间对齐和脑状态解耦模块，学习共享与特定状态表征，在9个公共BCI数据集上取得最优性能。

Comments 31 pages, 11 figures

Multifractal human signals at the edge of life reveal a heart-brain anti-correlation

生命边缘的多分形人体信号揭示心脑反相关

Yago Emanoel Ramos, Maria Eloá do Ó, Henrique Ferraz de Arruda, Mauro Copelli, G. Camelo-Neto, Pedro V. Carelli

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

AI总结 通过多分形去趋势波动分析，发现临终患者脑电信号多分形性减弱而心电信号异常增宽，两者呈负相关，表明心脑功能解耦和反相关动力学。

Emergent togetherness in collaborative dance improvisation: neural and motor synchronization reveal a coupling-decoupling paradox

协同舞蹈即兴中的涌现性共处：神经与运动同步揭示耦合-解耦悖论

Yago Emanoel Ramos, Raphael Silva do Rosário, Adriana de Faria Gehres, Maria João Alves, Ana Maria Leitão, Cecília Bastos da Costa Accioly, Fatima Wachowicz, Ivani Lúcia Oliveira de Santana, José Garcia Vivas Miranda

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

AI总结 研究通过舞蹈即兴探索神经-运动耦合系统的涌现协调，发现训练使脑内同步增强但人际运动同步降低，揭示共处源于共享神经意图而非相同动作。

Journal ref Chaos, Solitons & Fractals, 208, 118081 (2026)

Multi-Modal Multi-Agent Robotic Cognitive Alignment enabled by Non-Invasive Consumer Brain Computer Interfaces: A Proof of Concept Exploration

基于非侵入式消费级脑机接口的多模态多智能体机器人认知对齐：概念验证探索

Nataliya Kosmyna, Liz Jenkins, Anoop K. Sinha

机构 * GOOGLE（谷歌） ； Paradigms of Intelligence（智能范式） ； Cambridge, MA, United States（马萨诸塞州剑桥市，美国） ； Mountain View, CA, United States（加利福尼亚州山景城，美国） 纠错

专题命中 脑控机器人 ：brain computer interface(title)；BCI(abstract,abstract_cn)；EEG(abstract,abstract_cn)；brain-computer interface(abstract)

AI总结 提出一种框架，利用消费级脑机接口监测脑电信号，在高认知负荷时延迟智能体通信，实现认知对齐的多智能体交互，初步验证了实时信号处理、大语言模型与机器人结合的可行性。

Comments 19 pages, 9 figures, for associated video, see https://youtu.be/0Tav-G87XGs

ffdas: Volumetric ultrasound reconstruction at warp speed

ffdas：超高速体积超声重建

Luuk Verhoef, Pieter Kruizinga

专题命中 其他BCI ：brain-computer interface(abstract)

AI总结 针对体积超快超声成像的计算瓶颈，提出三种GPU优化策略（对齐内存访问、混合精度存储、利用张量核心），实现128³体素网格千赫兹帧率重建，显著超越现有方法，支持实时术中脑成像和脑机接口。