脑机接口 / BCI

EEG-based 90-Degree Turn Intention Detection for Brain-Computer Interface

基于EEG的90度转弯意图检测用于脑机接口

Pradyot Anand, Anant Jain, Suriya Prakash Muthukrishnan, Shubhendu Bhasin, Sitikantha Roy, Lalan Kumar

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

AI总结 本研究利用EEG信号在事件发生前检测下肢运动的90度转弯意图，通过特征提取与分类算法实现高准确率的意图识别。

Comments Pradyot Anand, Anant Jain: Equal contributions by the authors

DiffEEG: A Self-Supervised Denoising Diffusion Model for Learning EEG Generic Representations

DiffEEG：用于学习脑电通用表示的自监督去噪扩散模型

Abdulkader Helwan, Lina Abou-Abbas, Hussein El Amouri, Belkacem Chikhaoui, Khadidja Henni

机构 * Lebanese American University（黎巴嫩美国大学） ； Institute of Applied Artificial Intelligence, TÉLUQ University（应用人工智能研究所，泰鲁克大学） 纠错

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

AI总结 研究针对基于脑电的癫痫检测面临的注释稀缺和类别不平衡问题，提出DiffEEG自监督基础模型，通过去噪扩散预训练和强化学习微调学习通用神经表示，在癫痫检测中取得较好效果，证明该方法能以最少标记数据实现临床可部署监测。

Comments 19 pages, 6 figures

SpindleFlexNet: Flexible sleep spindles detection for EEG signals based on an adaptive one-dimensional RetinaNet-based framework

SpindleFlexNet：基于自适应一维视网膜网络框架的脑电信号灵活睡眠纺锤波检测

Shao-Jun Xia, Jing Bao, Anlan Sun, Xiaoyang Chen, Hongjia Liu, Xiao-Ting Li, Ying-Shi Sun

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,abstract)；分类 eess.SP

AI总结 研究针对睡眠纺锤波在脑电信号中占比小、检测难问题，提出SpindleFlexNet框架，基于自适应一维视网膜网络架构，经两个数据集训练和验证，该框架检测性能稳定、泛化性好，为睡眠研究提供实用工具。

Comments 12 pages, under submission

Multimodal EEG-IMU Fusion for Motor Assessment: Leveraging Task-Dependent Complementarity for Robustness

用于运动评估的多模态脑电-惯性测量单元融合：利用任务相关互补性提高鲁棒性

Zhenan Yin, Lalitha Pranathi Pulavarthy, Saptarshi Purkayastha

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,abstract)；分类 eess.SP

AI总结 研究针对运动障碍评估中多传感模式整合不足问题，通过同步记录脑电-惯性测量单元数据，评估特定任务模态性能和多模态融合。结果表明脑电和惯性测量单元各有优势，后期融合可利用互补性提高评估可靠性，为大规模临床验证提供依据。

Graph Bispectrum for Nonlinear Mode Interactions

用于非线性模式相互作用的图双谱

Rahul Singh, Reza Abiri, Walter Besio

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 eess.SP

AI总结 研究旨在刻画图信号高阶相互作用，基于图傅里叶系数三阶矩定义图双谱张量及图双相干度量，建立相关性质，通过合成信号与脑电图实验验证其能检测非线性依赖，为图信号高阶分析提供可解释且高效的工具。

Introducing entropy measures to PK/PD models in propofol anesthesia as a replacement of BIS

将熵测度引入丙泊酚麻醉的PK/PD模型以替代脑电双频指数

Alexander Edthofer, Christina Huber, Fabrizio Renzaglia, Andreas Körner

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)

AI总结 研究旨在寻找替代脑电双频指数（BIS）监测麻醉深度的指标，提出用置换熵（PeEn）和差分熵（EoD）两种基于熵的脑电图测量方法，通过与PK/PD模型生成的模拟BIS值比较评估性能，结果显示二者性能与模拟BIS相当，或可有效监测麻醉深度。

Comments 9 pages, 4 figures, submitted to the 12th Federation of European Simulation Societies Conference (Eurosim 2026)