脑机接口 / BCI

SA-HGNN: Sample-Adaptive Hyperbolic Graph Neural Network for EEG-Based Depression Recognition

SA-HGNN: 基于样本自适应双曲图神经网络的脑电图抑郁症识别

Yang Li, Pan Hu, Yan Zhang, Wenfan Yang, Tao Wu, Lianbo Guo

机构 * School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件工程学院） 纠错

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

AI总结 提出SA-HGNN模型，通过样本自适应图构建、双曲图卷积和注意力池化模块，准确提取抑郁症脑网络的层次结构，在EEG数据集上优于现有方法。

Single-Channel EEG-Based Cognitive Load Assessment in Online Learning: A Hybrid Deep Learning Approach

基于单通道脑电图的在线学习认知负荷评估：一种混合深度学习方法

Rowan Hussein, Mohamed Ouf

机构 * University of Ottawa（渥太华大学） ； Queen’s University（女王大学） 纠错

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

AI总结 本研究使用单通道消费级EEG设备，通过混合CNN+LSTM+Attention模型区分在线教育视频内容的难易程度，在受试者内设置下达到78.5%准确率，并强调受试者独立评估应成为标准。

I\textsuperscript{2}RiMA: Spectral Riemannian Representation with Temporal Attention for Mental Stress Detection based on EEG Signals

I²RiMA: 基于脑电图信号的心理压力检测的谱黎曼表示与时序注意力

Cheng He, Kunyu Peng, Shangen Han, Jinming Ma, Jinhong Ding, Likun Xia

机构 * Laboratory of Neural Computing and Intelligent Perception, College of Information Engineering, Capital Normal University（首都师范大学信息工程学院神经计算与智能感知实验室） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； School of Psychology, Capital Normal University（首都师范大学心理学院） 纠错

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

AI总结 提出I²RiMA网络，通过频点独立构建协方差矩阵并映射到SPD切空间，结合频率聚类和切片间注意力，实现跨被试脑电压力检测，在三个数据集上达到82.78%平衡精度。

CALM: Interpretable Cross-Modal Alignment for Biomarker Discovery from Unpaired Data

CALM: 可解释的跨模态对齐用于从非配对数据中发现生物标志物

Jueqi Wang, Zachary Jacokes, John Darrell Van Horn, Kevin A. Pelphrey, Michael C. Schatz, Archana Venkataraman

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Boston University（波士顿大学电气与计算机工程系） ； School of Data Science, University of Virginia（弗吉尼亚大学数据科学学院） ； Department of Psychology, University of Virginia（弗吉尼亚大学心理学系） ； Department of Neurology, University of Virginia（弗吉尼亚大学神经病学系） ； Departments of Computer Science and Biology, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学计算机科学与生物学系） 纠错

专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出CALM框架，通过线性投影对齐脑区和遗传通路的潜在分布，从完全不相交的人群中学习可解释的跨模态关联，在自闭症谱系障碍数据上优于现有方法。

Comments Accepted to MICCAI 2026

Antenna System for Simultaneous Wireless Power and Information Transfer to Brain Implants

用于脑植入物同时无线功率和信息传输的天线系统

Ali Khaleghi, Aminolah Hassanvand, Ilangko Balasingham

专题命中 神经假体 ：BCI(abstract,abstract_cn)；brain-computer interface(abstract)；分类 eess.SP

AI总结 提出一种无电池无线脑机接口系统，采用双功能天线实现感应耦合无线供电和背散射高速数据传输（32 Mbps），消除导线并保持能效。

Comments Published at IMBioC 2024. Part of the B-CRATOS project, Horizon 2020 FET-OPEN, grant 965044

Journal ref 2024 18th European Conference on Antennas and Propagation (EuCAP), Glasgow, United Kingdom, 2024, pp. 1-5

X-Splat: Gaussian Splatting for 3D CBCT Generation from Single Panoramic Radiograph

X-Splat：基于高斯泼溅的从单张全景X光片生成3D CBCT

Tomasz Szczepański, Szymon Płotka, Michal K. Grzeszczyk, Tomasz Trzciński, Arkadiusz Sitek

机构 * Sano Centre for Computational Medicine（桑诺计算医学中心） ； Jagiellonian University（雅盖隆大学） ； Warsaw University of Technology（华沙技术大学） ； Research Institute IDEAS（IDEAS研究 institute） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

专题命中 BCI数据与评测 ：cortical(abstract)

AI总结 提出X-Splat，首个利用高斯泼溅从单张全景X光片生成CBCT样3D牙科体积的方法，通过已知采集几何初始化可学习高斯原语，结合Beer-Lambert重投影和多视角训练监督，优于NeRF和GAN基线。

Comments 19 pages, 6 figures, including appendix. Under review