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科学与医疗

脑机接口 / BCI

脑机接口、EEG、神经信号解码、神经假体和脑控交互。

2026-07-29 至 2026-07-29 共收录 4 信号源:q-bio.NC, eess.SP, cs.LG, cs.HC, cs.RO

1. EEG解码 4 篇

2607.25045 2026-07-29 cs.AI eess.SP q-bio.NC 新提交 88%

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

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2607.24808 2026-07-29 q-bio.NC cs.AI cs.HC 新提交 84%

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

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2607.25626 2026-07-29 cs.AI 新提交 82%

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)

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。

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2607.25968 2026-07-29 cs.CR cs.HC 新提交 79%

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。

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