脑机接口 / BCI

An Approach to Simultaneous Acquisition of Real-Time MRI Video, EEG, and Surface EMG for Articulatory, Brain, and Muscle Activity During Speech Production

一种用于言语产生过程中发音、大脑和肌肉活动的实时MRI视频、脑电图和表面肌电图同步采集方法

Jihwan Lee, Parsa Razmara, Kevin Huang, Sean Foley, Aditya Kommineni, Haley Hsu, Woojae Jeong, Prakash Kumar, Xuan Shi, Yoonjeong Lee, Tiantian Feng, Takfarinas Medani, Ye Tian, Sudarsana Reddy Kadiri, Krishna S. Nayak, Dani Byrd, Louis Goldstein, Richard M. Leahy, Shrikanth Narayanan

机构 * Signal Analysis and Interpretation Laboratory, University of Southern California（南加州大学信号分析与解释实验室） ； Ming Hsieh Dept. of Electrical and Computer Engineering, University of Southern California（南加州大学明希斯电气与计算机工程系） ； Dept. of Linguistics, University of Southern California（南加州大学语言学系） 纠错

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

AI总结 本文首次实现了言语产生过程中实时MRI、EEG和表面EMG的同步采集，并提出了针对三模态设置的伪影抑制流程，为言语神经科学和脑机接口提供新视角。

Comments Accepted for Interspeech 2026

Sensing Intelligence as a Trainable Metamaterial Property

感知智能作为可训练的元材料属性

Kyungmi Na, Yifei Li, Xinyi Yang, Bolei Deng

机构 * Daniel Guggenheim School of Aerospace Engineering, Georgia Institute of Technology（德鲁·福金斯航空航天工程学院，佐治亚理工学院） ； Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, Massachusetts Institute of Technology（计算机科学与人工智能实验室，麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出将感知智能作为可训练的元材料属性，通过可微仿真优化元材料几何结构，使神经网络能够训练其身体进行感知，从而显著提升感知精度或减少电子传感器数量。