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TCLA框架实现脑机接口跨会话稳定神经解码
针对侵入式脑机接口中神经群体随会话变化导致解码不稳定的问题，论文提出任务条件化潜在对齐（TCLA），学习共享低维潜在空间并在目标会话中按任务条件分别对齐分布。在七个非人灵长类数据集上，长期跨会话评估平均 R² 达 0.476，负 R² 失败率仅 6.8%，跨被试场景也显著优于对比方法。代码已开源。
arXiv cs.LG39 天前
#神经解码
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iMINDBench：颅内脑电多机构神经解码基准
论文指出颅内脑电（iEEG）解码进展难以可靠衡量，因数据集任务或机构特定、预处理选择强烈影响性能。作者提出 iMINDBench，在三个自然观影数据集上以十五项解码任务评估模型，并定义标准化预处理轨道与固定评估划分。研究发现预训练系统在各自轨道内通常优于基线，但强频谱基线仍具竞争力，且跨被试或机构…
arXiv cs.LG46 天前
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LaS：用语言监督训练神经解码器
研究者提出「语言作为监督」（LaS），将神经特征与自然语言类别描述对齐，并用候选文本原型进行预测。在视觉、运动与语音解码的七种编码器架构上，LaS 将语音解码准确率最高提升 17.15 个百分点，并支持 SSVEP 中未见频率的条件解码。
arXiv cs.AI21 天前
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语言模型助力MEG脑电解码想象语音
研究者利用配对的「聆听-想象」MEG数据集，在训练阶段用对比学习将脑磁图表征与声学及上下文语言表征对齐，在推理阶段引入神经约束的束搜索框架，把神经证据与语言模型的下一个词概率结合。结果显示，想象语音解码从语言模型中获益明显多于聆听语音，且最优权重更偏向语言模型。这表明当神经证据较弱时，语言先验最有…
arXiv cs.LG34 天前