脑机接口 / BCI

Masked Autoencoders Learn Perception-Relevant Representations from Resting State Neural Data

掩码自动编码器从静息态神经数据中学习与感知相关的表示

Aleksandr Kovalev, Antonio Lozano, Fabrizio Grani, Cristina Soto Sanchez, Leili Soo, Rocío López-Peco, Adrian Villamarin-Ortiz, Roberto Morollón Ruiz, María del Mar Ayuso Arroyave, Alfonso Rodil, Eduardo Fernández

专题命中 神经假体 ：neural decoding(abstract)；cortical(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG

AI总结 研究利用自监督学习，通过在盲人参与者V1区的自发神经活动上预训练掩码自动编码器，测试能否改善感知解码。结果显示该方法有效，表明自发皮层活动有价值，无监督预训练是改善神经解码的好策略。

Comments 6 papers, 4 figures. NeuroAI Workshop, AAAI 2026

Journal ref Proceedings of the First Workshop on NeuroAI Multimodal Intelligence @ AAAI 2026, PMLR 308:93-98, 2026

A Cyclic Adaptation-Generalization Framework with Uncertainty-Guided Self-Paced Learning for Long-Term Brain-Machine Interfaces

一种用于长期脑机接口的具有不确定性引导自步学习的循环适应-泛化框架

Jiyu Wei, Di Hong, Zhanjie Zhang, Dazhong Rong, Qinming He, Yueming Wang

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Nanhu Brain-Computer Interface Institute（南湖脑机接口研究所） 纠错

专题命中 神经假体 ：neural decoding(abstract)；分类 eess.SP、cs.HC、cs.RO

AI总结 针对侵入性脑机接口因神经漂移面临的长期部署挑战，提出UnSPC框架，通过UnSPL机制协同DA和DG，利用噪声鲁棒排序策略挖掘可靠伪标签样本，引入CycAG策略整合DA和DG，经实验验证其有效性和鲁棒性，为长期BMI控制铺路。

Real-time Reconstruction of Human Visual Perception from fMRI

基于功能磁共振成像的人类视觉感知实时重建

Rishab S. Iyer, Jiaxin Cindy Tu, Cesar Kadir Torrico Villanueva, Anish Mahishi, Ross P. Kempner, Jacob S. Prince, Ernest W. Lo, Akash Bhowmick, Hritik Arasu, Amaar Chughtai, Elizabeth A. McDevitt, Paul S. Scotti, Kenneth A. Norman

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Icahn School of Medicine at Mount Sinai（西奈山伊坎医学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； Medical AI Research Center (MedARC)（医学人工智能研究中心） 纠错

专题命中 神经假体 ：brain-computer interface(abstract)；分类 q-bio.NC

AI总结 该研究基于fMRI的实时闭环神经反馈分析方法落后，提出实时兼容的先进管道改编版，利用RT-Cloud平台实时扫描解码视觉感知，通过模拟分析记录性能变化因素，证明实时部署强大解码管道可行，为脑机接口应用铺路。