脑机接口 / BCI

CogEEGAgent: Toward Autonomous Cognitive EEG Analysis with Grounded Execution and Selection-Aware Verification

CogEEGAgent：通过基于执行和选择感知验证实现自主认知脑电图分析

Dengzhe Hou, Lingyu Jiang, Fangzhou Lin, Kazunori D Yamada

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,summary_cn)；分类 q-bio.NC、eess.SP

AI总结 研究针对认知EEG分析需专业知识及选择多的问题，提出基于MNE-Python的CogEEGAgent代理，LLM解释意图，确定性组件验证控制，在基准测试等中表现良好，建立了有限自主性和可审计自动化框架。

Comments 16 pages, 5 figures, and 16 tables. The supplementary material is included in the same PDF

EEG Emotion Recognition From AI-Generated Biodigital Architecture Images

基于人工智能生成的生物数字建筑图像的脑电图情感识别

Hongye Yang, Eva Guttmann-Flury

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

AI总结 该研究利用脑电图数据，通过对人工智能生成的生物数字建筑图像引发的情感反应进行研究，基于现有数据集分析进行相关操作，得出伽马和德尔塔波段准确率高，还明确关键因素与情绪的关联，为建筑设计提供了有价值的见解。

Comments 12 pages, 3 figures; published in the proceedings of SIGraDi 2024

Journal ref Proceedings of the 28th International Conference of the Iberoamerican Society of Digital Graphics (SIGraDi 2024): Biodigital Intelligent Systems, 2024, pp. 2443-2454

Joint Text-Audio Alignment for EEG-to-Text Decoding in Chinese Speech Production and Perception

中文语音产生与感知中脑电到文本解码的联合文本-音频对齐

Tian Zheng, Xurong Xie, Xinxin Zhu, Xiaolan Peng, Feng Tian

机构 * University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； Beijing Language and Culture University（北京语言大学） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,abstract)

AI总结 研究针对从头皮脑电图解码中文语音信息的难题，提出EEGAlign框架，通过联合文本与音频对齐及对比学习，经CTC解码，在ChineseEEG-2数据上取得先进的闭集句子分类性能，证明两对齐轴互补，是该领域首次相关研究。

E-MagDiP: Electro-Magnetic based Differential Privacy for EEG based Community Sensing

E-MagDiP：基于电磁的差分隐私用于基于脑电图的社区感知

Ayanga Imesha Kumari Kalupahana, Vishruti Ranjan, Li-Shiuan Peh

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

AI总结 研究基于脑电图的社区感知中的隐私问题，提出E-MagDiP框架，利用外部无线电发射射频信号到脑电图耳机，在采集时扰动信号引入差分隐私噪声，无需用户修改，实现实用的脑电图社区感知差分隐私。

More Electrodes, Faster Minds? Rethinking Bandwidth in Brain-Computer Interfaces

更多电极，更快思维？重新思考脑机接口中的带宽

Boxuan Jiang

专题命中 神经假体 ：brain-computer interface(title)；分类 q-bio.NC、cs.HC

AI总结 探讨脑机接口中人类有意义输入/输出增益与接口容量的关系，区分多种相关概念，指出缓慢更新任务状态的演变方式及可解码神经活动的作用，表明缩放关系可能非线性，高容量接口有收益但极端增加会遇限制。

From Dyad to Triad: Eliciting XAI Requirements in Stroke Rehabilitation

从二元组到三元组：中风康复中可解释人工智能需求的引出

Param Rajpura, Yogesh Kumar Meena

专题命中 语音与意图解码 ：brain-computer interface(abstract)；分类 cs.HC

AI总结 研究针对中风康复中引出可解释人工智能需求的挑战，提出基于视频的支架协议，包含类比桥接等四种方法，揭示了参与者的需求及引导偏差，为康复中引出面向患者的XAI需求提供可复用方法，是可靠人机系统设计前提。

Comments AI and Cognitive Computing for Trustworthy Human Machine Systems Session, IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (IEEE SMC 2026)