脑机接口 / BCI

AnySleep: a channel-agnostic deep learning system for high-resolution sleep staging in multi-center cohorts

AnySleep：用于多中心队列中高分辨率睡眠分期的通道无关深度学习系统

Niklas Grieger, Jannik Raskob, Siamak Mehrkanoon, Stephan Bialonski

机构 * Department of Medical Engineering and Technomathematics, FH Aachen University of Applied Sciences（医学工程与技术学系，亚琛应用科学大学） ； Department of Information and Computing Sciences, Utrecht University（信息与计算科学系，乌得勒支大学） ； Institute for Data-Driven Technologies, FH Aachen University of Applied Sciences（数据驱动技术研究所，亚琛应用科学大学） 纠错

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

AI总结 研究针对多中心睡眠分期难题，提出AnySleep深度学习系统，能从EEG或EOG数据以可调分辨率评分。经多数据集训练验证，性能达最优，可捕捉短清醒侵入，改善病理状况预测，公开模型助力睡眠研究与生物标志物发现。

Comments 29 pages, 10 figures, 7 tables

Lost in Visual Translation: A VLM-Assisted Perceptual-Semantic Coherence Framework for EEG-to-Image Reconstruction

迷失在视觉翻译中：用于脑电到图像重建的基于视觉语言模型的感知语义连贯框架

Sukriti Tiwari, BHVSP Subrahmanyam, Nidhi Goyal, Sai Amrit Patnaik

机构 * Mahindra University（马欣德拉大学） ； MU-VT Interdisciplinary Advanced Research Centre for Transformative Technologies, Mahindra University（马欣德拉大学MU-VT变革性技术跨学科高级研究中心） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,abstract)；BCI(abstract)

AI总结 研究脑电到图像重建中视觉保真度与语义可恢复性评估问题，引入基于四个视觉语言模型的框架，通过结构化问题评估图像对，产生宽容感知和语义对齐分数，提炼出脑机接口连贯分数，有效评估感知语义可恢复性。

Comments 27 pages, 3 figures, 13 tables. Accepted at the 5th International Workshop on Human Brain and Artificial Intelligence (HBAI 2026)

Reading the Eyes in VR: Multimodal Modeling of Social Intelligence

在虚拟现实中解读眼神：社会智能的多模态建模

Mohammad Fahim Abrar, Shayla Sharmin, Roghayeh Leila Barmaki

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 cs.HC

AI总结 研究通过在 Unity 中为桌面和 VR 实现 RMET 并进行 2x2 混合研究，探究呈现媒介和反馈对 RMET 行为的影响。结果表明即时反馈影响注视和脑电，呈现媒介无客观差异，VR 可用性高，为 RMET 在受控环境作过程感知评估任务提供证据。