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。

Gravity-Awareness: Deep Learning Models and LLM Simulation of Human Awareness in Altered Gravity

重力感知：变重力环境下人类意识的深度学习模型与LLM模拟

Bakytzhan Alibekov, Alina Gutoreva, Elisa Raffaella-Ferre

机构 * School of IT & Engineering, Kazakh-British Technical University（信息技术与工程学院，哈萨克-英国技术大学） ； School of Psychological Sciences, Birkbeck University of London（心理学科学学院，伦敦伯贝克大学） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)；cortical(abstract)；分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.LG

AI总结 提出一个计算框架，结合轻量级MLP神经网络（CorticalG）和高斯过程模型（PhysioG）预测变重力下的脑电与生理反应，并用LLM模拟主观体验，为航天任务中的人类适应提供预测工具。

Comments 60 pages, 5 figures, 2 datasets, 1 protocol

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。