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科学与医疗

脑机接口 / BCI

脑机接口、EEG、神经信号解码、神经假体和脑控交互。

2026-07-02 至 2026-07-02 共收录 5 信号源:q-bio.NC, eess.SP, cs.LG, cs.HC, cs.RO

1. EEG解码 5 篇

2607.00410 2026-07-02 cs.CV cs.LG 新提交 89%

MindAU: EEG-Conditioned Facial Action Unit Editing via Dual-Stream Manifold Alignment

MindAU: 基于双流流形对齐的脑电条件面部动作单元编辑

Zhenhang Li, Xin Zhou, Hao Deng, Lijun Yin

机构 * Binghamton University(宾汉姆顿大学) Massachusetts General Hospital(马萨诸塞综合医院) Harvard Medical School(哈佛医学院)

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

AI总结 提出MindAU框架,通过双流流形对齐将EEG特征与AU文本语义和视觉位移对齐,实现高保真身份保持的面部动作单元编辑。

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2607.00794 2026-07-02 cs.LG eess.SP 新提交 88%

Which Metric Reflects the Spelling Rate Accuracy in Event-Related Potential-Based Brain-Computer Interfaces?

哪种指标能反映基于事件相关电位的脑机接口中的拼写速率准确性?

Okba Bekhelifi, Naoual El Djouher Mebtouche

机构 * Intelligent Systems Research Laboratory (LARESI)(智能系统研究实验室 (LARESI)) USTOMB(奥兰科技大学)

专题命中 EEG解码 :BCI(summary_cn,abstract);brain-computer interface(title);分类 eess.SP、cs.LG

AI总结 研究通过分析13种指标与拼写速率的相关性,发现Brier分数、MCC、ROC AUC、PR AUC、AP和pAUC最能反映ERP-BCI中的拼写性能。

Comments paper is accepted for presentation at the 2026 IEEE International Conference on Metrology for eXtended Reality, Artificial Intelligence and Neural Engineering - IEEE MetroXRAINE 2026, Chemnitz, Germany

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2606.30879 2026-07-02 cs.HC 新提交 83%

Neural Signatures of Programming Expertise: Classifying Programmer Skill Levels Using EEG Data

编程专长的神经特征:使用脑电图数据对程序员技能水平进行分类

Maurice Rekrut, Mahima Mahabaleshwar Acharya, Taisiia Ulianova, Norman Peitek, Annabelle Bergum, Mariya Toneva, Sven Apel, Antonio Krüger

专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);分类 cs.HC

AI总结 利用脑电图和机器学习分析编程经验与神经活动的关系,通过随机森林分类器实现高精度技能水平分类,揭示了熵值和额叶激活模式等关键神经特征。

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2605.00014 2026-07-02 q-bio.NC q-bio.SC 70%

Neuronal electricality founded in murburn-thermodynamic principles: 2. Comparisons, evidenced explanations, and predictions

基于murburn热力学原理的神经电活动:2. 比较、证据解释与预测

Kelath Murali Manoj, Nagamani Sukumar, Taufia Hussain, Mahendra Kavdia, Abhijith Anandakrishnan

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

AI总结 本文通过比较现有模型和实验数据,证明神经电活动源于murburn氧化还原介导的电子动力学,而非膜离子流驱动。该框架提供预测性结构,将可测量的电生理输出与物理可解释变量联系起来,扩展至更广泛的可兴奋系统。

Comments 33 pages, 2 Figures

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2607.00249 2026-07-02 cs.LG eess.SP 新提交 62%

Device Passport: Enabling Spatio-Temporal Pretrained Models to Generalize Across Input Layouts

设备护照:使时空预训练模型能够跨输入布局泛化

Geeling Chau, Ran Liu, Juri Minxha, Wenhui Cui, Erdrin Azemi, Ellen L. Zippi, Behrooz Mahasseni, Christopher M. Sandino

机构 * California Institute of Technology(加州理工学院) Apple(苹果公司)

专题命中 EEG解码 :EEG(abstract);分类 eess.SP、cs.LG

AI总结 针对新设备布局缺乏大规模数据集的问题,提出Device Passport通道嵌入技术,通过功能活动与元数据混合建模,实现跨布局迁移,在耳部脑电图等任务中优于基线。

Comments Workshop on Structured Data for Health, ICML 2026

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