脑机接口 / BCI

Towards Practical Emotion Recognition: An Unsupervised Source-Free Approach for EEG Domain Adaptation

迈向实用的情感识别：一种用于脑电领域自适应的无监督无源方法

Md Niaz Imtiaz, Naimul Khan

机构 * Toronto Metropolitan University（多伦多 Metropolitan 大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对基于EEG的情感识别在跨域设置中的难题，提出无监督无源方法。构建多阶段框架，用双损失自适应正则化和局部一致性学习解决域转移及噪声伪标签问题，实验表明该方法显著优于现有方法，适用于实际情感识别应用。

Comments Accepted: IEEE Transactions on Affective Computing

Adaptive Multi-Expert Graph Transformer for Interpretable EEG-Based Diagnostics

用于基于脑电图的可解释诊断的自适应多专家图变换器

Maryam Rahimimovassagh, Md Elias Hossain, Ivan Garibay, Niloofar Yousefi

机构 * University of Central Florida（中佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 研究基于EEG的诊断问题，提出空间多专家图变换器，将EEG记录建模为动态功能连接图序列，用wPLI估计连接性，经层次图编码和多专家架构实现亚型感知推理，实验证明该方法在异常检测上性能良好且具可解释性。

How Far Can Wearable-Compatible Signals Go? A Controlled Decomposition of Non-EEG Sleep Staging

可穿戴兼容信号能走多远？非脑电图睡眠分期的受控分解

Yi Wang

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

AI总结 研究消费级可穿戴设备通过多种信号推断睡眠阶段的性能，引入四层受控分解框架评估，对比不同信号源的效果，发现非脑电图睡眠分期较粗略，基于置信度弃权可校准操作模式，量化了可穿戴信号与现实传感约束的惩罚。

Comments 9 pages, 5 figures, 6 tables

Real-Time EEG Cap Electrode Detection for Guided Point-of-Care Placement

用于即时护理放置引导的实时脑电图帽电极检测

William Lehn-Schiøler, Mads Sverker Nilsson, Nicki Skafte Detlefsen

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,abstract)

AI总结 该研究提出两阶段视觉系统，用单类YOLO检测器定位脑电图帽电极，经几何阶段验证位置。通过留一法交叉验证评估，介绍了不同帽尺寸及增强方法对检测的影响，还提及骨干网络保持实时吞吐量，能实时检测并验证电极位置。

Comments Preprint. 13 pages, 7 figures, 4 tables

FSDBN: Foreground-Aware EEG-Visual Alignment via Dynamic Brain Networks

FSDBN：通过动态脑网络实现前景感知的脑电图-视觉对齐

Yiheng Liu, Chuhang Zheng, Peiliang Gong, Jingtao Liu, Daoqiang Zhang, Qi Zhu

机构 * College of Artificial Intelligence, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（人工智能学院，南京航空航天大学） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,abstract)

AI总结 研究基于脑电图的视觉解码问题，提出FSDBN框架，通过语义一致显著对齐和语义先验动态门控前景融合，结合自适应时空脑网络建模，实现前景感知的脑电图-视觉对齐，在零样本脑到图像检索实验中取得优异成绩。