脑机接口 / BCI

Design and Validation of a Portable EEG-tES Platform Supporting High-Rate EEG Recording and Temporal Interference Stimulation

支持高速脑电图记录和时间干扰刺激的便携式脑电图-经颅电刺激平台的设计与验证

Le Xing, Maoxing Liang, Disi A, Yifei Jia, Gaoxiang Xie, Linfeng Xu, Xiang'ao Chen, Jiebin Shi, Gang Pan, Bicheng Han

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,summary_cn)；分类 eess.SP

AI总结 本研究设计并验证了一款以MCU为核心的便携式EEG-tES平台，集成8通道EEG采集与2通道tES功能，具备高信号保真度与低刺激误差，为便携式闭环神经调控系统提供了实用基础。

ZIPBrain: Can EEG Foundation Models Be Faster, Locally Deployable, but Accurate?

ZIPBrain：脑电基础模型能否更快、可本地部署且仍保持准确？

Lingwei Li, Yirong Kan, Peng Chen, Xu Cao, Zheng Chen, Yasuhiko Nakashima

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,summary_cn)

AI总结 本研究提出即插即用模块ZIPBrain，利用EEG低SNR特性减少token数量，使EEG基础模型推理速度提升32.7%（最高41.8%）且平均准确率提升1.3%-10.5%，可本地部署。

Comments 7 pages(14 pages including appendix), 5 figures

Is Self-Pretraining really useful to improve diagnosis in medical Time Series?

自预训练（SPT）真的有助于改进医疗时间序列的诊断吗？

Omar Coser, Antonio Orvieto, Paolo Soda, Loredana Zollo

机构 * Università Campus Bio-Medico di Roma（罗马生物医学大学校园大学） ； Umeå University（于默奥大学） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； ELLIS Institute Tübingen（埃利斯研究所蒂宾根分所） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 该研究探究自预训练（SPT）对Transformer在医疗时间序列诊断任务的影响，发现SPT可提升分类准确率0-6个百分点，是无需修改架构的通用有效策略。

Comments 21 pages, 7 figures,4 tables