Quantifying the Impact of Data Characteristics on the Transferability of Sleep Stage Scoring Models
专题命中 BCI数据与评测 :EEG(abstract);分类 eess.SP、cs.LG
科学与医疗
脑机接口、EEG、神经信号解码、神经假体和脑控交互。
专题命中 BCI数据与评测 :EEG(abstract);分类 eess.SP、cs.LG
专题命中 BCI数据与评测 :EEG(abstract);分类 q-bio.NC、cs.LG
Journal ref Sci Data 9, 178 (2022)
专题命中 BCI数据与评测 :EEG(abstract);分类 eess.SP、cs.LG
专题命中 BCI数据与评测 :EEG(abstract);分类 eess.SP、cs.LG
Comments Under Review. This document contains 9 pages as a main text, and 2 pages for supplementary materials
专题命中 BCI数据与评测 :neural interface(abstract);分类 cs.LG、cs.HC
Comments ACM Transactions on Graphics (SIGGRAPH Asia 2022)
专题命中 BCI数据与评测 :EEG(abstract);分类 eess.SP、cs.LG
Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2208.00465
专题命中 BCI数据与评测 :neural decoding(abstract);分类 q-bio.NC、cs.LG
专题命中 BCI数据与评测 :EEG(abstract);分类 cs.LG、cs.HC
Journal ref Journal of Neural Engineering 14 2 (2017) 025003
专题命中 BCI数据与评测 :EEG(abstract);分类 eess.SP、cs.LG
专题命中 BCI数据与评测 :brain-computer interface(abstract);分类 cs.LG、cs.HC
专题命中 BCI数据与评测 :EEG(abstract);分类 eess.SP、cs.LG
专题命中 BCI数据与评测 :EEG(abstract);分类 eess.SP、cs.LG
专题命中 BCI数据与评测 :brain computer interface(abstract);分类 q-bio.NC、cs.LG
专题命中 BCI数据与评测 :EEG(abstract);分类 eess.SP、cs.LG
Comments Intended for NeuroImage. Updated from version one with minor editorial and figure changes
专题命中 BCI数据与评测 :EEG(abstract);分类 eess.SP、cs.LG
Comments Published at NeurIPS 2021 Datasets and Benchmarks Track
专题命中 BCI数据与评测 :EEG(abstract);分类 cs.LG、cs.HC
Comments 7 pages, 6 figures, Fuzz-IEEE 2021, Luxembourg
专题命中 BCI数据与评测 :brain computer interface(abstract);分类 cs.HC、cs.RO
Comments Accepted to ICRA 2020
专题命中 BCI数据与评测 :BCI(abstract);分类 eess.SP、cs.HC
专题命中 BCI数据与评测 :EEG(abstract);分类 eess.SP、cs.HC
Comments Accepted for publication at IEEE Intelligent Vehicles Symposium 2019
专题命中 BCI数据与评测 :EEG(abstract);分类 eess.SP、cs.LG
专题命中 BCI数据与评测 :EEG(abstract);分类 eess.SP、cs.LG
Comments 10 pages, 6 figures
专题命中 BCI数据与评测 :neural signal(abstract);分类 q-bio.NC、cs.LG
Comments 14 pages, 6 figures
专题命中 BCI数据与评测 :neural decoding(abstract);分类 q-bio.NC、cs.LG
Comments Accepted at 1st Workshop on Brain-Driven Computer Vision - ECCV 2018
专题命中 BCI数据与评测 :EEG(abstract);分类 q-bio.NC、cs.HC
Comments 14 pages, Transaction on Affective Computing
专题命中 BCI数据与评测 :cortical(abstract);分类 q-bio.NC、cs.LG
Comments The v1 version contained incorrectly computed kernel analysis curves and KA-AUC values for V4, IT, and the HT-L3 models. They have been corrected in this version
专题命中 BCI数据与评测 :EEG(abstract,comments);分类 cs.LG
Comments Cross-Subject Learning, Inter-Subject Variability, Unsupervised Subject-Selection, Riemannian Manifold, Seizure Detection, EEG, NIPS ML4H 2017
这取决于数据集:当大脑编码模型的预测响应在视频记忆性方面超过其视觉主干时
机构 * Celabe(赛拉贝)
专题命中 BCI数据与评测 :cortical(abstract);分类 cs.LG
AI总结 研究大脑编码模型预测响应能否用于预测短视频记忆性,通过将视频片段投影到特定皮质空间并用岭回归预测,发现结果取决于数据集,大脑投影在VideoMem数据集表现更佳,且携带特定记忆信号,不是通用先验知识。
Comments 11 pages, 3 figures. v4: retitled; adds a dataset-by-representation interaction test (+0.097, 95% CI [+0.032,+0.160], p=0.001) and seed stability for both datasets, replacing the earlier claim that both within-dataset intervals excluded zero (the Memento10k bound was -0.0003); discloses that the pre-specified hypothesis returned NO-GO; adds a regularization-grid check
基于共享空间对齐的跨主体语义解码用于广义神经表征学习
机构 * Korea University(韩国大学)
专题命中 BCI数据与评测 :neural signal(abstract);分类 cs.LG
AI总结 研究针对侵入性神经记录跨主体泛化难题,提出跨主体语义解码框架,通过将多主体神经反应对齐到共享潜在空间并学习映射,经实验验证该框架优于基线方法,能有效提升跨主体泛化能力。
CG-MambaNet: 基于CNN-GCN-Mamba-BiLSTM的跨患者癫痫发作预测时空框架及事件级临床评估
专题命中 BCI数据与评测 :EEG(abstract);分类 eess.SP
AI总结 提出CG-MambaNet框架,通过CNN提取多尺度频谱特征、GCN建模通道间功能同步、Mamba与BiLSTM捕获长短期时序,在严格留一患者交叉验证下实现跨患者癫痫发作预测,优于现有方法,并引入事件级评估降低误报率。
通过任务条件潜在对齐实现跨会话神经脉冲数据解码
机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(自动化研究所,中国科学院) ; Departments of Ophthalmology and Bioengineering, University of Pittsburgh(眼科学与生物工程系,匹兹堡大学) ; Inria, CEA, Université Paris-Saclay(法国国家科学研究中心(Inria)、法国国家科学研究中心(CEA)、巴黎萨克雷大学)
专题命中 BCI数据与评测 :neural decoding(abstract);分类 cs.LG
AI总结 本文提出TCLA框架,通过任务条件潜在对齐在有限目标会话数据下提升神经解码性能,实验显示在运动和眼动皮层数据集上解码效果显著提升。
Comments This work has been accepted by the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2026);Copyright will be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible