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)