Two-stage frequency recognition method based on correlated component analysis for SSVEP-based BCI
专题命中 EEG解码 :BCI(title,abstract);brain-computer interface(abstract);EEG(abstract);分类 q-bio.NC
Comments 10 pages, 10 figures, submitted to IEEE TNSRE
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 EEG解码 :BCI(title,abstract);brain-computer interface(abstract);EEG(abstract);分类 q-bio.NC
Comments 10 pages, 10 figures, submitted to IEEE TNSRE
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);BCI(abstract);brain computer interface(abstract);分类 q-bio.NC
Journal ref Biomedical Signal Processing and Control 39 (2018): 263-270
专题命中 EEG解码 :BCI(title,abstract);brain computer interface(abstract);EEG(abstract);分类 cs.HC
Comments 10 pages, 6 figures, Will be submitted to IEEE transactions on Signal Processing
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);BCI(abstract);brain-computer interface(abstract);分类 cs.HC
Comments 7 pages
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);BCI(abstract);brain-computer interface(abstract);分类 cs.HC
Journal ref CHI '17 Interactivity - SIGCHI Conference on Human Factors in Computing System, May 2017, Denver, United States
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);BCI(abstract);brain-computer interface(abstract);分类 cs.LG
Comments IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP), Greater Washington, DC, Dec 7-9, 2016
专题命中 EEG解码 :brain-computer interface(title,abstract);BCI(abstract);EEG(abstract);分类 q-bio.NC
专题命中 EEG解码 :brain-computer interface(title,abstract);BCI(abstract);EEG(abstract);分类 cs.HC
Comments PhyCS - International Conference on Physiological Computing Systems, Jul 2016, Lisbon, Portugal. SCITEPRESS, 2016
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);BCI(abstract);brain computer interface(abstract);分类 cs.HC
Comments This preprint is the full version of a short paper accepted in the ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR) 2015 (Shanghai, China)
专题命中 EEG解码 :brain-computer interface(title,abstract);BCI(abstract);EEG(abstract);分类 cs.HC
Comments 20 pages, 7 figures, link to video supplementary material (http://youtu.be/GXmovT3BxEo)
专题命中 EEG解码 :brain-computer interface(title,abstract);BCI(abstract);EEG(abstract)
Comments Submitted to 2023 11th IEEE International Winter Conference on Brain-Computer Interface
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);brain-computer interface(abstract,comments);分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.HC
Comments Submitted to 2022 10th IEEE International Winter Conference on Brain-Computer Interface
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);BCI(abstract);分类 q-bio.NC、cs.LG、cs.HC;brain-computer interface(comments)
Comments 6 pages, 9 figures, The 6th International Winter Conference on Brain-Computer Interface 2018
KAST-BAR:基于知识的语义动态拓扑脑自回归建模用于通用神经解释
机构 * School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing, China.(自动化科学与电气工程学院,北航,北京,中国) ; School of Biological Science and Medical Engineering, Beihang University, Beijing, China.(生物科学与医学工程学院,北航,北京,中国) ; State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University, Beijing, China.(虚拟现实技术与系统国家重点实验室,北航,北京,中国) ; T Magnetic Resonance Imaging Translational Medical Center, Department of Radiology, Southwest Hospital, Army Medical University (Third Military Medical University), Chongqing, China.(7T磁共振成像转化医学中心,放射科,西南医院,军医大学(第三军医大学),重庆,中国)
专题命中 EEG解码 :EEG(summary_cn,abstract);neural decoding(abstract);分类 eess.SP、cs.LG
AI总结 KAST-BAR通过动态对齐多层级脑拓扑的生理表示与专家级语义空间,解决EEG基础模型在复杂时空拓扑建模和模态差距问题,实现跨任务的神经解释。
Neuroprobe:评估自然刺激下的颅内脑响应
机构 * MIT CSAIL, CBMM(MIT CSAIL,CBMM) ; MIT McGovern Institute(MIT McGovern研究所) ; Caltech(加州理工学院) ; Columbia University(哥伦比亚大学) ; ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院)
专题命中 EEG解码 :EEG(summary_cn,abstract);brain-computer interface(abstract);分类 q-bio.NC、cs.LG
AI总结 Neuroprobe通过高分辨率颅内EEG数据研究多模态语言处理,提供评估框架比较不同模型架构,揭示语言处理在大脑中的时间与空间动态。
Comments 38 pages, 7 main figures, 16 supplementary figures, 13 tables
NAKUL-Med: 带动态核的谱-图状态空间模型用于医学信号
机构 * Microsoft(微软)
专题命中 EEG解码 :BCI(abstract,abstract_cn);EEG(abstract,abstract_cn);motor imagery(abstract);分类 eess.SP、cs.LG
AI总结 NAKUL-Med通过动态核生成、谱上下文建模和图引导的空间注意力,提升多通道生理信号分析的性能,实现高准确率和高效推理。
Comments Accepted CVPR Finding Track
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);brain-computer interface(abstract,journal_ref);分类 eess.SP、cs.LG;BCI(comments)
Comments submitted to 9th Graz BCI conference, 6 pages, 3 figures, first figure is split into two subfigures, 1 table
Journal ref 9th Graz Brain-Computer Interface Conference (2024) 438-443
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);BCI(abstract,comments);分类 eess.SP、cs.LG;brain-computer interface(comments)
Comments Accepted by the 11th IEEE International Winter Conference on Brain-Computer Interface (BCI 2023). Code is available at https://github.com/DeepBCI/Deep-BCI
专题命中 EEG解码 :EEG(title);BCI(abstract,comments);brain-computer interface(abstract,comments);分类 q-bio.NC、eess.SP
Comments Submitted to IEEE 9th International Winter Conference on Brain-Computer Interface (BCI 2021)
跨主体脑电分类中性能下降的原因是什么?
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);motor imagery(abstract)
AI总结 本文研究了跨主体脑电分类性能下降的原因,发现主体间差异和捷径学习是主要因素,针对不同任务提出改进方法。
Comments Accepted by the IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (IEEE SMC 2026)
脑电图基础模型中的时间特征提取器:包含预训练时间序列模型的受控比较
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);motor imagery(abstract)
AI总结 本文在统一脑电图基础模型框架下,受控比较了三种时间特征提取策略(线性基线、卷积编码器、冻结预训练时间序列模型MOMENT),发现预训练TSFM可作为有效的时间特征提取器,但效果因下游任务而异。
当VR遇上BCI:通过无限制内置运动传感器在元宇宙中实现(不可)观察的脑电波感知隐私重建
专题命中 EEG解码 :BCI(title,title_cn);EEG(abstract)
AI总结 利用VR头显内置运动传感器捕捉瞳孔反应引起的细微振动,重建脑电信号,首次在元宇宙中揭示不可观察的隐私泄露,实现52.0%-67.2%的感知图像识别准确率。
面向脑电到音乐重建的通道导向设计
机构 * UC Berkeley(加州大学伯克利分校) ; Harvard University(哈佛大学)
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);brain-computer interface(abstract);neural signal(abstract)
AI总结 针对脑电信号弱、易受噪声和通道变异影响的问题,提出通道导向设计(包括通道级标记化、多视角自蒸馏和数据增强),在编码-对齐-解码流水线中实现稳定的音乐语义空间对齐,显著提升重建性能。
DECODE:双增强条件扩散用于脑电波预测
机构 * Concordia Institute for Information Systems Engineering (CIISE), Concordia University, Canada. Department of Electrical ; Computer Engineering, University of Toronto, Canada
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);brain-computer interface(abstract);分类 eess.SP、cs.LG、cs.HC
AI总结 DECODE通过结合自然语言描述与历史信号的时序动态,实现对认知事件特定神经响应的预测,达到亚微伏精度。
基于贝叶斯信号匹配的ERP脑机接口迁移学习
专题命中 EEG解码 :brain computer interface(title);BCI(abstract);brain-computer interface(abstract);EEG(abstract)
AI总结 本文提出贝叶斯信号匹配框架,用于ERP脑机接口中的迁移学习,通过分层混合模型提升EEG信号校准的准确性和泛化能力。
Comments 35 pages, 6 figures, 2 tables
机构 * Dept. of Artificial Intelligence Korea University Seoul, Republic of Korea(人工智能系韩国大学首尔共和国韩国)
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);brain-computer interface(abstract);neural decoding(abstract)
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);brain-computer interface(abstract);neural decoding(abstract)
Comments AAAI 2026
机构 * State Key Laboratory of Brain-machine Intelligence(脑机智能国家重点实验室) ; College of Computer Science and Technology(计算机科学与技术学院) ; Alibaba Group(阿里巴巴集团) ; Department of Neurobiology, Affiliated Mental Health Center & Hangzhou Seventh People’s Hospital, Zhejiang University School of Medicine(神经生物学系、附属心理健康中心及杭州第七人民医院,浙江大学医学院) ; MOE Frontier Science Center for Brain Science and Brain-machine Integration(教育部脑科学与脑机集成前沿科学中心)
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);BCI(abstract);分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.LG
Comments Accepted by The Thirteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2025)
机构 * Ivannikov Institute for System Programming of the Russian Academy of Sciences(俄罗斯科学院伊万诺夫系统编程研究所) ; Research Center for Trusted Artificial Intelligence(可信人工智能研究中心) ; AI Talent Hub, ITMO University(ITMO大学人工智能人才中心) ; Moscow, Russia(俄罗斯莫斯科)
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);neural decoding(abstract);neural signal(abstract)
Comments Demo paper
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);neural signal(abstract);分类 q-bio.NC、eess.SP、cs.LG