脑机接口 / BCI - arXivDaily 专题

2607.09662 2026-07-13 q-bio.NC cs.AI cs.LG eess.SP math.AT 新提交 93%

PHINN-EEG: Topological Time-Series Analysis of Dream-State EEG -- Dynamic Betti Curves for Dream Content Classification and Topology-Conditioned Neural Signal Synthesis

PHINN-EEG：梦境状态脑电图的拓扑时间序列分析——用于梦境内容分类和拓扑条件神经信号合成的动态贝蒂曲线

Ren Takahashi, Emre Yusuf, Jayabrata Bhaduri

机构 * CapaCloud Corp（CapaCloud公司）

专题命中 EEG解码：EEG(title,title_cn)；neural signal(title)；BCI(abstract,abstract_cn)；分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.LG

AI总结研究针对梦境状态脑电图，提出PHINN-EEG拓扑时间序列框架，通过滑动窗口等提取动态贝蒂曲线，结合拓扑条件流匹配，在梦境内容分类上优于现有基准，还引入相关模型及原型，有望实现从频谱能量到相空间几何的范式转变。

2607.09543 2026-07-13 cs.LG q-bio.NC 新提交 90%

CoCoT-EEG: Contrastive-Pretrained Multiscale Convolutional Transformer for EEG Decoding

CoCoT-EEG：用于脑电解码的对比预训练多尺度卷积Transformer

Gabriel Mahuas, Victoria Shevchenko, Ugo Tanielian, Yassir Bendou, Richard Gao

机构 * Sigma Nova Paris（巴黎西格玛诺瓦公司）； Goethe University Frankfurt（法兰克福歌德大学）

专题命中 EEG解码：EEG(title,title_cn)；分类 q-bio.NC、cs.LG

AI总结研究针对EEG解码，开发了含多尺度时间卷积输入层和Transformer编码器块的对比预训练模型CoCoT，在广泛基准解码任务中表现出色，优于单任务解码模型，证明对比学习构建EEG基础模型可行，还给出架构设计考量。

2607.08855 2026-07-13 q-bio.NC eess.SP stat.AP 新提交 88%

Spatial Neighboring Scattering Transform: A Cross-Channel Amplitude Coupling Measure for EEG Connectivity

空间相邻散射变换：一种用于脑电连接性的跨通道幅度耦合测量方法

Md. Taksimul Ahsan Tawhid, Nasif Ahmed Rafe, Alif Tahmid Priyom, K. M. Mustafizur Rahman

专题命中 EEG解码：EEG(title,abstract)；BCI(abstract,abstract_cn)；motor imagery(abstract)；分类 q-bio.NC、eess.SP

AI总结研究针对脑电连接性分析中现有方法的不足，引入空间相邻散射变换，通过扩展小波散射变换到多通道设置，获取幅度包络耦合及跨频率调制信息，经实验验证其能系统恢复相关耦合结构，为脑电分析提供新方法。

Comments 12 pages, 7 Figures

2607.07720 2026-07-13 cs.LG cs.AI 新提交 57%

Omni-Sleep: A Sleep Foundation Model via Hierarchical Contrastive Learning of CNS-ANS Dynamics

全睡眠：一种通过中枢神经系统-自主神经系统动态分层对比学习的睡眠基础模型

Zhoujie Hou, Song Wang, Kexin Lou, Mo Wang, Chen Wei, Quanying Liu

机构 * Department of Biomedical Engineering, Southern University of Science and Technology（南方科技大学生物医学工程系）； Omni-Intelligence（全知智能）； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院）

专题命中 EEG解码：EEG(abstract)；分类 cs.LG

AI总结介绍全睡眠模型，利用CNS/ANS划分，通过分层对比学习的三个目标进行拓扑约束表示学习，在多中心多模态PSG数据预训练后用于睡眠分期和多疾病分类，性能优于基线，凸显生理层次对睡眠表示学习的价值。

1. EEG解码 4 篇

PHINN-EEG: Topological Time-Series Analysis of Dream-State EEG -- Dynamic Betti Curves for Dream Content Classification and Topology-Conditioned Neural Signal Synthesis

CoCoT-EEG: Contrastive-Pretrained Multiscale Convolutional Transformer for EEG Decoding

Spatial Neighboring Scattering Transform: A Cross-Channel Amplitude Coupling Measure for EEG Connectivity

Omni-Sleep: A Sleep Foundation Model via Hierarchical Contrastive Learning of CNS-ANS Dynamics