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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。

2026-08-18 至 2026-08-18 共收录 5 信号源:q-bio.NC, eess.SP, cs.LG, cs.HC, cs.RO

1. 神经信号处理 5 篇

2608.08860 2026-08-18 eess.SY cs.HC cs.RO physics.med-ph 版本更新 62%

Preview-Based Relative-Motion Control of an Insertion Tool for Neural-Thread Placement in Pulsating Tissue

搏动组织中神经线程放置的插入工具的基于预览的相对运动控制

Yongyan Cao, Xiaobo Li

专题命中 神经信号处理 :cortical(abstract);分类 cs.HC、cs.RO

AI总结 该研究针对搏动组织的神经线程放置,开发基于预览的相对运动控制器,经仿真验证可降低放置误差与接触剪切,提升QP求解可行性,在一定质量失配下保证稳定性,为后续硬件部署提供仿真基础。

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2608.14738 2026-08-18 eess.SP 新提交 57%

Quadratic Unconstrained Binary Optimization for Sparse Magnetoencephalography Source Localization

用于稀疏脑磁图源定位的二次无约束二元优化

Arim Ryou, Kiwoong Kim

专题命中 神经信号处理 :cortical(abstract);分类 eess.SP

AI总结 该研究将稀疏MEG源定位建模为QUBO问题,结合残差感知筛选,经模拟退火评估,其定位误差较最优基线MxNE降低62.2%,且可适配量子退火后端。

Comments 16 pages, 4 figures

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2608.15077 2026-08-18 q-bio.NC 新提交 57%

Synaptic delays modulate population phase and amplitude responses in oscillatory excitatory-inhibitory networks

突触延迟调节振荡兴奋-抑制网络中的群体相位与振幅响应

Parsa Shahab Rad, Mojtaba Madadi Asl, Alireza Valizadeh

专题命中 神经信号处理 :cortical(abstract);分类 q-bio.NC

AI总结 该研究探究突触延迟对PING regime下兴奋-抑制脉冲网络振荡相位与振幅响应的影响,发现其调节振荡频率与相干性的权衡,为理解振荡脑网络的延迟依赖性调控提供计算框架。

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2608.15449 2026-08-18 q-bio.NC physics.bio-ph 新提交 57%

The effect of the excitatory feedback in anticipated synchronization and phase bistability regimes in neuronal populations

神经元群体中预期同步和双稳态相位 regime 下兴奋性反馈的作用

Julio N. Machado, Joana M. G. L. Silva, Katiele V. Brito, Rodrigo Pena, Fernanda Selingardi Matias

专题命中 神经信号处理 :cortical(abstract);分类 q-bio.NC

AI总结 本研究探讨兴奋性反馈对两个类皮层神经元群体相位关系的影响,发现预期同步和双稳态相位在双向耦合下仍鲁棒,还揭示了从预期同步到延迟同步的转变路径及丰富相位关系,表明固定结构连接可支持功能动态快速重构。

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2608.16871 2026-08-18 stat.ME stat.AP 新提交 50%

Biophysics-informed deep operator learning for inverse problems with application to electrophysiological source reconstruction

面向逆问题的生物物理信息深度算子学习及其在电生理源重建中的应用

Eardi Lila, Erica R. Peterson, Alexis N. Bosseler, J. Nathan Kutz, Samu Taulu

专题命中 神经信号处理 :neural signal(abstract)

AI总结 本文提出DeepOp-Informed框架,将生物物理原理嵌入深度算子学习模型,在脑磁图模拟和青少年听觉诱发电记录中提升了电生理源重建的性能与泛化能力。

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